开发指南导读

开发指南用于指导开发者如何基于昇腾平台进行模型开发、应用开发、算子开发，并提供常见故障处理指导以及日志参考等。

以下各场景开发出来的应用程序在运行过程中，用户不能同时执行环境变量相关操作（例如export命令、putenv/getenv/setenv/unsetenv接口等），否则可能导致应用程序运行异常。

类型	描述
模型开发	昇腾平台提供了PyTorch适配插件PT Adapter与TensorFlow适配插件TF Adapter，使得原生PyTorch/TensorFlow模型可以方便的在昇腾平台上执行训练或推理。另外，开发者还可以直接基于昇腾平台提供的构图接口构建可直接在昇腾平台运行的图。模型开发部分提供了如何将原生PyTorch/TensorFlow模型迁移到昇腾平台并执行训练或推理的方法，以及如何直接构建可在昇腾平台运行的图的方法。昇腾平台提供了DataFlow，用于描述采用数据队列以数据驱动方式将一个或多个计算处理点（ProcessPoint）组织成完整的计算流。主要功能如下。提供数据流图编程表达API。支持对多样化异构执行引擎进行层级抽象为CPU执行引擎，NN执行引擎，UDF执行引擎，支持多层级迭代优化和编译。支持按照模型对计算资源的诉求，提供分布式异构部署功能。
应用开发	开发者可基于昇腾计算语言AscendCL（Ascend Computing Language）进行系统配置、运行时管理、单算子执行、模型加载与执行、图形图像预处理等操作，进行人工智能应用的开发。昇腾平台还提供了面向机器人场景的OpenHiva框架，开发者可基于该框架进行应用开发。昇腾平台提供了ISP图像调优功能，开发者可进行ISP相关的Sensor二次开发、3A二次开发、各ISP算法模块的调试等操作，进行图像调优。
算子开发	Ascend C是CANN提供的新一代算子编程语言，支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯，提供了多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，兼顾易用与高效。开发者可基于Ascend C高效的进行自定义算子的开发，充分释放硬件算力，支撑多种AI应用场景。
维护参考	提供常见的故障处理手段以及日志参考。
更多	TensorFlow Scope融合规则开发与参考，图融合和UB融合规则参考以及术语。