昇腾NPU是AI算力的后起之秀，但目前训练和在线推理脚本大多是基于GPU的。由于NPU与GPU的架构差异，基于GPU的训练和在线推理脚本不能直接在NPU上使用。
msFmkTransplt工具提供了0代码迁移工具和PyTorch GPU2Ascend脚本迁移工具两种方式，将基于GPU的脚本迁移为基于NPU的脚本的自动化方法，节省了人工手动进行脚本迁移的学习成本与工作量，大幅提升了迁移效率。同时提供PyTorch Analyse工具，帮助用户分析PyTorch训练脚本的算子、三方库API和动态shape的支持情况。
约束说明
- 分析和迁移工具的版本支持情况：
- 0代码迁移工具当前支持PyTorch 1.8.1和1.11.0版本的训练脚本的迁移。
- PyTorch Analyse和PyTorch GPU2Ascend工具当前支持PyTorch1.8.1和1.11.0版本的训练脚本的分析和迁移。
- 原脚本需要在GPU环境下且基于Python3.7及以上能够跑通。
- 分析迁移后的执行逻辑与迁移前保持一致。
- 若原始代码中调用了三方库，迁移过程可能会存在适配问题。在迁移原始代码前，用户需要根据已调用的三方库，自行安装昇腾已适配的版本，已适配的三方库信息和使用指南请参考《PyTorch模型迁移和训练指南》中“参考信息>模型套件和第三方库”章节。
配置环境变量
- 以运行用户登录，在任意目录下执行vi ~/.bashrc命令，打开.bashrc文件，在文件最后一行后面添加以下内容（以非root用户的默认安装路径为例）。
# Ascend-cann-toolkit环境变量（请根据实际路径修改）
source ~/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
- 执行:wq!命令保存文件并退出。
- 执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。