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
AI框架适配	昇腾平台提供了PyTorch适配插件Ascend Extension for PyTorch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。
图开发	昇腾平台提供了的Ascend Graph构图接口，支持通过算子原型全新构造可直接在昇腾平台运行的图，也支持将原始TensorFlow/ONNX模型转换为Ascend图。另外昇腾平台还提供了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。