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随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进，全球各国都在借助新技术推动制造业升级，从工业2.0自动化开始兴起，到工业3.0信息化普及，如今正迈向工业4.0智能化。借助IoT、工业大数据、人工智能等先进技术实现从低端劳动密集型产业向高端科技型产业的制造升级。在应用人工智能技术之前，部分场景下已出现传统机器视觉进行质检的案例。但是由于产品零件复杂、光源多样等因素的限制，更多场景还是依赖于人工质检。而人工智

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Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的工具。该工具可以帮助用户看到模型从应用层到芯片层的接口和算子耗时，从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈，提高性能分析的效率。调优主要分为

原因:训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合算子拆分，这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快

MindStudio 提供一站式AI开发环境，依靠工具与性能调优，采用插件化扩展机制，打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3，发布于2022年20月，对应的昇腾社区版本：6.0.RC1。新增众多特性，这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个，TensorFlow 1.x模型20个，TensorFlow 2.