Ascend Adapter for PyTorch插件助力昇腾NPU适配PyTorch框架源代码

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简介：
简介：Ascend Adapter for PyTorch是一款专为华为昇腾NPU设计的插件，旨在简化和加速PyTorch框架下的深度学习模型在昇腾硬件上的部署与优化过程。该插件通过自动适配和转换源代码，使开发者能够轻松地利用昇腾NPU的强大计算能力，而无需深入理解底层硬件架构或大幅修改现有模型代码。我们开发了名为torch_npu的Ascend Adapter for PyTorch插件，使昇腾NPU能够与PyTorch框架兼容，并为使用该框架的开发者提供了强大的算力支持。通过这个插件，用户可以利用昇腾处理器在AI计算领域的优势，实现更快速、高效的模型训练和推理。昇腾致力于提供全栈AI计算基础设施，以华为昇腾处理器及软件为基础的应用和服务，为用户提供强大人工智能计算能力。对于有关昇腾处理器及其相关技术的更多信息和技术交流分享，请访问昇腾社区。用户可以通过使用提供的二进制文件或方便快捷的whl安装包来部署torch_npu插件。在安装之前，需要先安装CANN软件，并参考昇腾辅助软件中的版本信息获取适合自己的CANN安装包并完成相应步骤。通过正确配置和利用torch_npu插件以及与之配套的CANN软件，用户可以充分发挥昇腾NPU的优势，加速模型训练和推理过程，在人工智能领域实现更高的性能。

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Ascend Adapter for PyTorch插件助力昇腾NPU适配PyTorch框架源代码

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简介：Ascend Adapter for PyTorch是一款专为华为昇腾NPU设计的插件，旨在简化和加速PyTorch框架下的深度学习模型在昇腾硬件上的部署与优化过程。该插件通过自动适配和转换源代码，使开发者能够轻松地利用昇腾NPU的强大计算能力，而无需深入理解底层硬件架构或大幅修改现有模型代码。我们开发了名为torch_npu的Ascend Adapter for PyTorch插件，使昇腾NPU能够与PyTorch框架兼容，并为使用该框架的开发者提供了强大的算力支持。通过这个插件，用户可以利用昇腾处理器在AI计算领域的优势，实现更快速、高效的模型训练和推理。昇腾致力于提供全栈AI计算基础设施，以华为昇腾处理器及软件为基础的应用和服务，为用户提供强大人工智能计算能力。对于有关昇腾处理器及其相关技术的更多信息和技术交流分享，请访问昇腾社区。用户可以通过使用提供的二进制文件或方便快捷的whl安装包来部署torch_npu插件。在安装之前，需要先安装CANN软件，并参考昇腾辅助软件中的版本信息获取适合自己的CANN安装包并完成相应步骤。通过正确配置和利用torch_npu插件以及与之配套的CANN软件，用户可以充分发挥昇腾NPU的优势，加速模型训练和推理过程，在人工智能领域实现更高的性能。

昇腾PyTorch模型转换.pptx

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本PPT介绍如何将基于PyTorch框架开发的深度学习模型迁移到华为昇腾平台上运行，涵盖转换工具使用、性能优化等关键步骤。 AI模型迁移场景：将模型从GPU硬件环境迁移到昇腾NPU硬件环境，并且把其他AI框架（例如TensorFlow、PyTorch等）的模型和脚本迁移到华为MindSpore框架，包括迁移评估、网络脚本分析、迁移适配以及精度性能调优的技术支持。根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： ### 1. AI模型迁移的基本概念与应用场景 - **定义**：AI模型迁移是指将一个已经训练好的人工智能模型从一种硬件环境或者软件框架转移到另一种环境中去的过程。 - **应用场景**： - 将模型从GPU硬件迁移到昇腾NPU硬件环境。 - 将其他AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）的模型和脚本迁移到华为MindSpore。 ### 2. 昇腾NPU硬件环境简介昇腾NPU是华为推出的一种高性能的人工智能处理器，旨在提供强大的计算能力，支持大规模的人工智能应用部署。通过将AI模型迁移到昇腾NPU硬件环境，可以实现更快的计算速度和更高的能效比。 ### 3. PyTorch到昇腾NPU的迁移步骤 #### 3.1 迁移前的准备工作 - **模型选择**：确定需要迁移的具体模型及其来源。 - **移植评估**：基于硬件兼容性、复杂度等因素，对模型进行可行性分析。 - **环境准备**：搭建昇腾NPU开发环境，并安装必要的软件库和工具链。 #### 3.2 模型迁移 - **代码调整**：根据昇腾NPU的特点，修改原有的PyTorch代码以确保其能够在新的平台上运行。 - **模型训练**：在昇腾NPU上重新进行模型的训练工作，保证新环境下正常运作。 #### 3.3 性能优化与精度验证 - **性能调优**：利用工具分析瓶颈，并根据需要对系统进行调整和改进。 - **精度验证**：通过对比原模型和迁移后模型的结果来确认两者之间的准确性是否一致。 ### 4. PyTorch到MindSpore框架的迁移 #### 4.1 基础概念 - **MindSpore概述**：华为开发的一种全场景AI计算平台，支持端、边、云等多设备协同。 - **迁移优势**：相较于其他框架，在昇腾NPU上的表现更佳。 #### 4.2 迁移步骤 - **模型转换**：使用工具将PyTorch格式的模型转化为MindSpore兼容的形式。 - **代码适配**：根据需要调整原有的代码以符合新的API规范。 - **性能与精度验证**：确保迁移后的模型在新环境下的运行效率和准确性。 ### 5. 典型应用案例 - **案例一**：将基于PyTorch的图像分类算法迁移到昇腾NPU，显著提升了计算速度。 - **案例二**：成功地把自然语言处理任务中的BERT模型从PyTorch迁移至MindSpore框架上，并且保持了相同的精度水平。 ### 结论通过对昇腾平台下PyTorch模型迁移的探讨，我们不仅了解到了相关概念和应用场景还掌握了具体的实施方法和技术细节。华为提供的昇腾NPU及MindSpore作为先进的计算解决方案，在支持AI模型迁移方面展示了独特的优势。随着技术的发展和完善，这些工具在人工智能领域的应用将会越来越广泛。通过上述分析可以看出，PyTorch到昇腾NPU或MindSpore的迁移涉及到了多个方面的技术和实践操作，包括但不限于选择合适的模型、搭建环境、调整代码以及性能优化等环节。对于希望将已有模型迁移到新的框架下的研究人员和开发人员来说，了解这些知识是非常重要的。

昇腾Ascend DVPP编解码流程图

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本资源提供华为昇腾Ascend处理器DVPP（数字媒体处理加速引擎）在视频编解码过程中的详细流程图，涵盖编码与解码各阶段关键步骤及数据流走向。昇腾Ascend DVPP编解码逻辑图展示了该硬件平台在视频处理中的编解码流程。

Yolov8 在华为昇腾上的适配

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本项目致力于将YOLOv8高性能物体检测模型移植并优化至华为昇腾AI处理器上，旨在充分发挥昇腾硬件加速能力，提升模型推理效率与部署灵活性。在当前人工智能技术迅速发展的背景下，目标检测算法一直备受关注，而YOLOv8更是其中的佼佼者，凭借其卓越的精度与快速的检测速度赢得了众多开发者及研究团队的喜爱。华为昇腾作为业界领先的人工智能计算平台，具备强大的算力和高效的运算架构，为许多前沿算法的实际应用提供了理想的环境。适配YOLOv8至华为昇腾平台不仅具有技术上的挑战性，还具有重要的实际意义。这一过程需要深入分析YOLOv8的源代码结构，并对每个模块及关键行进行详细解读；从数据加载、模型构建到推理计算和后处理等环节都需依据华为昇腾硬件特性和指令集规范做出细微调整与优化。此外，在适配过程中，还需要将YOLOv8原有的模型权重转化为适合华为昇腾AI Core架构的形式。这一步骤旨在充分利用其在并行计算及张量加速方面的优势，使经过适配后的模型能够在昇腾硬件上高效运行，并全面释放其性能潜力，从而大幅提升目标检测效率。这一系列优化工作将有助于推动安防监控、自动驾驶和工业质检等多个依赖于目标检测技术的领域的进步和发展。其中包括了将.pt格式转换为昇腾特有的.om格式：pt2om2.py脚本段落件以及用于推理的yolov8_om_infer.py代码。

PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架

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简介：PyTorch-SemSeg是一款专为语义分割任务设计的开源框架，采用流行的深度学习库PyTorch构建，提供丰富的模型、数据集和训练工具。 PyTorch-Semseg 是一个在 PyTorch 中实现语义分割算法的项目。该存储库的目标是镜像流行的语义分段架构。实施网络包括： - 支持加载不包含 Caffe 依赖性的预训练模型。 - 带有可选批量归一化和预训练模型的选项。 - 模型 A 和 B，其中包括所有 FCN32s、FCN16s 和 FCN8s 流的变体。 - Net 网络，带有可选反卷积和批处理标准化功能。 - 使用多个 ResNet 后端的网络实现。即将增加的功能：实现了 DataLoader 功能。要求： - pytorch >= 0.4.0 - torchvision == 0.2.0 - numpy - tqdm - tensorboard 安装方法：使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。

ConvNeXt代码-PyTorch框架在CV中的应用可能性

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本项目探索了ConvNeXt模型在PyTorch框架下的实现及其在计算机视觉任务上的潜力，旨在为研究者提供一种新的深度学习架构选择。 convnext的代码可以在PyTorch框架下的计算机视觉任务中使用。

CNN-LSTM：基于PyTorch的视频分类框架——含源码

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本项目介绍并实现了基于CNN与LSTM结合的视频分类模型，采用Pytorch深度学习框架进行开发，并开放了完整源代码供研究者参考和使用。 CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现入门先决条件是PyTorch（需要0.4以上版本）以及FFmpeg、FFprobe 的Python 3环境。首先，创建数据目录结构如下： - data/ - video_data/ 将您的视频数据集放入`data/video_data/`中。格式应为： ``` data └── video_data ├── bowling │ └── walking.avi └── running ├── running0.avi └── runnning1.avi ``` 从视频数据集中生成图像，可以使用脚本： ```bash ./utils/generate_images.sh # 这里假设有一个shell脚本来执行此操作。 ```