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神经网络输入数据向量的理解输入数据是转换成ID，对应过去类似onehot训练的是网络的参数张量，低纬度在x,y,z三个方向上移动，既可以构成高维，点变线，线变面，面变体不同维度的张量（Tensor）分别表示不同的数据，0维张量表示标量，1维张量表示向量，2维张量表示矩阵，3维张量可以表示彩色图像的RGB三通道等等。张量是MindSpore网络运算中的基本数据结构。张量中的数据类型可参考dtype。张量是Parameter（权重和偏置）的载体，Feature Map的载体；张量可与numpy.

芯片制造流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357960741华为芯片介绍：https://www.zhihu.com/question/458030337/answer/19237365161、抛开芯片，鸿蒙+欧拉系统，把这两个放在一起，大家就明白了吧。2、鸿蒙系统代表着：手机系统、平板系统、电视/手表等物联网系统，大多数是移动终端和嵌入式系统，3、而欧拉系统则是服务器系统，大型集群服务器，高并发服务器。这样相辅相成地把服务器+终端生态全部开放出去，再加上软件的国产化趋

参考：https://gitee.com/mindspore/vision/blob/master/examples/classification/vit/vit.ipynb模型特点ViT模型是应用于图像分类领域。因此，其模型结构相较于传统的Transformer有以下几个特点：数据集的原图像被划分为多个patch后，将二维patch（不考虑channel）转换为一维向量，再加上类别向量与位置向量作为模型输入。模型主体的Block基于Transformer的Encoder部分，但是调整了norma

注册机制 registry注册机制是检测套件为将网络模型模块化而设计；例如，检测器中的backbone、neck、head等。在检测套件中，数据处理以及网络模型相关的模块均是采用注册机制进行模块化管理。什么是注册机制在MindSpore Vision套件中，注册机制可以理解为是一个将类映射到字符串的映射关系。每一个映射表是功能类似的类的集合。而开发者在使用时则可以通过对应的字符串查找相关类并实例化该类。而注册机制通常和配置文件一起使用，在使用检测套件实现一个网络时，开发者通过配置创建检测模型以及数据集

参考：https://www.zhihu.com/zvideo/14523615697037189121、人工智能框架：不是从零开始编写，有些已经编好了放在那里了，做菜的厨师不会从种子开始做菜，建筑工人也不会从烧砖开始，总有一些工具是编号的，你在这些工具之上基础只是，进行创作就可以了。2、有框架就像通信领域，拥有全行业的通信标准一样，具有很大的优势。3、相比谷歌的Tensorflow和脸书的Pytorch，华为的MindSpore所具有的优势3.1 可以实现自动并行，进行大量的并行计算，其他框架需.

昇思MindSpore和华为昇腾AI全栈[bāo zǐ]孢子 - 百度汉语释义： 微小的单细胞繁殖体,或有抵抗力的休眠体,通常是适应于从不利环境条件中存活下来并在条件改变时产生新的营养体