返回顶部 Ascend Extension for PyTorch 帮助开发者认识、了解昇腾Ascend Extension for PyTorch（即torch_npu插件），以及如何基于此进行模型开发和调优。 Ascend Extension for PyTorch 是什么快速了解Ascend Extension for PyTorch的关键功能特性及全部组件。 版本说明介绍Ascend Extension for PyTorch软件版本信息。 快速入门以CNN模型为例，介绍将其迁移至NPU上运行的方法。 环境准备软件安装在昇腾设备上搭建PyTorch训练环境。 模型开发大模型训练加速库 MindSpeed迁移开发大模型训练加速库迁移，昇腾MindSpeed训练加速库，提供丰富算法和模型，使能训练全流程加速。 已适配传统模型训练 支持模型列表已适配的模型清单，可参考对应模型的README进行训练和推理。 未适配传统模型迁移PyTorch训练模型迁移调优指导用户将其他平台上训练的传统模型迁移到NPU。 PyTorch框架特性指南指导用户使用Ascend Extension for PyTorch的自定义特性。 套件与三方库套件与三方库支持清单昇腾设备支持的模型套件与加速库、昇腾已原生支持的第三方库和昇腾自研插件。 PyTorch图模式使用(TorchAir)在NPU上基于TorchAir实现图模式功能。 APIPyTorch原生API支持度原生PyTorch API在昇腾设备上的支持情况。 Ascend Extension for PyTorch自定义API自定义API的函数原型、功能说明、参数说明与调用示例。 参考环境变量训练和推理过程中可使用的环境变量。 故障处理训练和推理过程中异常故障的处理流程以及故障分析指导。 安全声明Ascend Extension for PyTorch及相关组件的安全加固措施建议。
