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欢迎来到MindSpore ModelZoo

为了让开发者更好地体验MindSpore框架优势，我们将陆续增加更多的典型网络和相关预训练模型。如果您对ModelZoo有任何需求，请通过Gitee或MindSpore与我们联系，我们将及时处理。

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公告

日期	新闻
2020年9月25日	支持MindSpore v1.0.0
2020年9月1日	支持MindSpore v0.7.0-beta
2020年7月31日	支持MindSpore v0.6.0-beta

关联站点

这里是MindSpore框架提供的可以运行于包括Ascend/GPU/CPU/移动设备等多种设备的模型库。

相应的专属于Ascend平台的多框架模型可以参考昇腾ModelZoo以及对应的代码仓。

免责声明

MindSpore仅提供下载和预处理公共数据集的脚本。我们不拥有这些数据集，也不对它们的质量负责或维护。请确保您具有在数据集许可下使用该数据集的权限。在这些数据集上训练的模型仅用于非商业研究和教学目的。

致数据集拥有者：如果您不希望将数据集包含在MindSpore中，或者希望以任何方式对其进行更新，我们将根据要求删除或更新所有公共内容。请通过GitHub或Gitee与我们联系。非常感谢您对这个社区的理解和贡献。

MindSpore已获得Apache 2.0许可，请参见LICENSE文件。

许可证

Apache 2.0许可证

FAQ

• Q: 使用PYNATIVE_MODE运行模型出现错误内存不足，例如Failed to alloc memory pool memory, 该怎么处理?

  A: PYNATIVE_MODE通常比GRAPH_MODE使用更多内存，尤其是在需要进行反向传播计算的训练图中，你可以尝试使用一些更小的batch size.