模型迁移流程

模型迁移流程总体可分为模型脚本迁移、环境变量和脚本配置和关键特性适配三部分，主要包含以下工作：

• 模型脚本迁移：介绍如何把三方平台上的PyTorch模型代码映射到昇腾设备上。推荐使用自动迁移，通过导入transfer_to_npu一键式迁移代码，将三方平台上的代码映射为昇腾设备代码。
• 环境变量和脚本配置：介绍在昇腾设备上运行PyTorch模型代码时，必须的适配操作，包括训练前环境变量配置和模型脚本与启动脚本配置。
• 关键特性适配：介绍在昇腾设备上运行PyTorch模型代码时，可选的适配操作。用户需要查看特性是否适用于当前训练场景与设备，根据具体情况选择性适配。

完成上述适配过程中，如果遇到问题，可以参考模型调试定位问题发生的代码位置。适配完成后，用户可参考模型保存与导出选择模型的保存导出方式，此功能默认支持，无需特殊适配。

详细的迁移适配流程如下图所示。