Atlas系列硬件: Atlas 200l DK A2 开发者套件; Atlas 200l DK 开发者套件（型号：3000）; 加速模块、加速卡、智能小站、服务器、集群

异构计算架构: CANN社区版; CANN商用版

AI框架: MindSpore; TensorFlow框架模型（社区版）; TensorFlow框架模型（商用版）; PyTorch框架适配

昇腾推理引擎: MindIE

应用使能MindX: MindX DL; MindX Edge; MindX SDK

全流程开发工具: MindStudio

常见PyTorch迁移替换接口

用户需要替换原生PyTorch框架的接口，才能使用昇腾PyTorch框架。在进行网络迁移时，用户需要将部分接口转换成适配昇腾AI处理器后的接口。当前适配的部分接口请参见表1，更多接口请参见《API 参考》。

表1 设备接口替换表
PyTorch原始接口	适配昇腾AI处理器后的接口	说明
torch.cuda.is_available()	torch_npu.npu.is_available()	判断当前环境上设备是否可用（不代表最后结果）。
torch.cuda.current_device()	torch_npu.npu.current_device()	获取当前正在使用的device。
torch.cuda.device_count()	torch_npu.npu.device_count()	获取当前环境上的设备数量。
torch.cuda.set_device()	torch_npu.npu.set_device()	设置当前正在使用的device。
torch.tensor([1,2,3]).is_cuda	torch.tensor([1,2,3]).is_npu	判断某个tensor是否是CUDA/NPU设备上的格式。
torch.tensor([1,2,3]).cuda()	torch.tensor([1,2,3]).npu()	将某个tensor转换成CUDA/NPU格式。
torch.tensor([1,2,3]).to("cuda")	torch.tensor([1,2,3]).to('npu')	将某个tensor转换成CUDA/NPU格式。
torch.cuda.synchronize()	torch_npu.npu.synchronize()	同步等待事件完成。
torch.cuda.device	torch_npu.npu.device	生成一个device类，可以执行device相关操作。
torch.cuda.Stream(device)	torch_npu.npu.Stream(device)	生成一个stream对象。
torch.cuda.stream(Stream)	torch_npu.npu.stream(Stream)	多用于作用域限定。
torch.cuda.current_stream()	torch_npu.npu.current_stream()	获取当前stream。
torch.cuda.default_stream()	torch_npu.npu.default_stream()	获取默认stream。
device = torch.device("cuda:0")	device = torch.device("npu:0")	指定一个设备。
torch.autograd.profiler.profile (use_cuda=True)	torch.autograd.profiler.profile (use_npu=True)	指定执行profiler过程中使用CUDA/NPU。
torch.cuda.Event()	torch_npu.npu.Event()	返回某个设备上的事件。

用户在构建网络或进行网络迁移时，需要创建指定数据类型的tensor。在昇腾AI处理器上创建的部分tensor如下，更多接口请参见《API 参考》。

表2 tensor创建接口替换
GPU tensor	适配昇腾AI处理器后的接口
torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.long,device='cuda')	torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.long,device='npu')
torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int,device='cuda')	torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int,device='npu')
torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.half,device='cuda')	torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.half,device='npu')
torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float,device='cuda')	torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float,device='npu')
torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.bool,device='cuda')	torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.bool,device='npu')
torch.cuda.BoolTensor([1,2,3])	torch.npu.BoolTensor([1,2,3])
torch.cuda.FloatTensor([1,2,3])	torch.npu.FloatTensor([1,2,3])
torch.cuda.IntTensor([1,2,3])	torch.npu.IntTensor([1,2,3])
torch.cuda.LongTensor([1,2,3])	torch.npu.LongTensor([1,2,3])
torch.cuda.HalfTensor([1,2,3])	torch.npu.HalfTensor([1,2,3])

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