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深入拆解！MindSpore 汽车里程数预测实验中的核心 API 接口
实验中 MindSpore API 的核心逻辑可概括为：环境配置（set_context）→ 数据转换（Tensor）→ 网络构建（Cell+Dense）→ 训练封装（WithLossCell+TrainOneStepCell）→ 迭代训练（循环调用train_step）→ 评估指标（MAE/MSE+WithEvalCell）吃透这些 API，不仅能复现汽车里程数预测实验，更能快速迁移到其他回归任
到底了