pytorch模型部署单片机（pytorch模块）



Ascend对pytorch代码的适配，可从以下链接中获取。
Ascend/pytorch
执行如下命令即可。

源码下载后，如果需要编译torch-npu，最好保持pytorch的源码版本匹配，以及其编译环境的gcc，g++等与torch-npu的版本匹配，否则会出现各种乱起八糟的问题。

执行编译命令：bash ci/build.sh --python=3.x

如：

在torch-npu编译成功之后，通过generate_code.sh会生成如下文件：

上述文件生成路径默认的是torch_npu/csrc/aten。算子编译信息的yaml文件：torch_npu/csrc/aten/npu_native_functions.yaml

打开上述的的文件中，从中分析可知大概有3种方式实现昇腾npu算子的调用。

本质上，ascend上对pytroch框架的适配代码，主要是将npu上的算子库对接起来。如何对接这些算子，是一套机制的问题，本身应该不复杂。

直接调用npu的算子。torch_npu/csrc/aten/RegisterSparseNPU.cpp

参考文件：torch_npu/csrc/aten/CustomFunctions.cpp

参考文件：torch_npu/utils/custom_ops.py

以上属于个人理解，如有错误敬请指正。

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