前言
相信做AI开发的小伙伴，有一大半用的都是PyTorch.我之前也是一直用PyTorch做开发。
上个月参加了华为昇思25天打卡营，官方提供了充足的算力支持，几乎是不限时间不限量的那种，也让我体验了一把算力自由，好好感受了一番昇思框架。
昇思真的是很好用的国产AI框架，但是因为之前的开发都是基于PyTorch的，所以打卡营结束后花时间研究了一下如何从PyTorch迁移到昇思，整理成文章，既是帮自己做个归纳整理，也希望能帮到有类似需求的小伙伴。
关于昇思框架的介绍，就不多提了。如果是萌新小伙伴，可以戳链接了解
昇思MindSpore基本介绍
正文
迁移前的思考
为什么要从PyTorch迁移到MindSpore?
程序能跑，就不要动，相信这是多数程序员的心理。那为什么还要做迁移？我估计大概是出于两个原因：
学习新框架，更深的了解技术原理用到了昇腾Ascend加速卡，MindSpore是天然支持Ascend的。不管是什么原因，希望阅读此文能让您有所收获。
迁移工作量有多大？
MindSpore和PyTorch同为AI计算框架，很多设计是类似的，具体到API层面，也不会有太大差异。所以我认为，迁移工作量不算大。但是如果是复杂模型，考虑的问题比较多，可能工作量就大了。
我们回顾一下模型开发的大致过程：
准备数据集，数据预处理模型组网训练和调试模型评估在这个过程中的每一步，Pytorch和MindSpore都会有一些差异性的API.只要找到这些差异性的API，全部改写成MindSpore中的API,基本就实现了初步迁移。
我们可以手动实现API迁移，也可以通过MindSpore提供的API扫描工具，识别差异性API,这样更加高效。
API扫描
MindSpore提供的API扫描工具叫MindSpore Dev Toolkit，是一个IDE插件，可用在PyCharm和VS CODE上。
这里以VS CODE为例。MindSpore Dev Toolkit没有上架到插件市场，需要自己下载安装包安装。
MindSpore Dev Toolkit安装包下载链接
下载后，点击VS CODE左侧第五个按钮“Extensions”，点击右上角三个点，再点击“Install from VSIX…”,如下图
安装完成后即可使用。
打开需要扫描的程序文件，任意位置处右键，打开菜单，选择“扫描本地文件”。如下图
扫描后，就可以看到扫描结果，如下图
从上图可以看到，基本上扫描出了PyTorch和MindSpore一一对应的API.然后根据扫描结果，一个一个进行手动改写。
MindSpore Dev Toolkit不仅支持文件级扫描，还支持项目级扫描，更多使用详情可以参考MindSpore Dev Toolkit官方文档
对于小的项目，实现了API迁移，基本就完成了PyTorch到MindSpore的转换。如果是复杂项目，可能会遇到更多问题，比如有些PyTorch API在MindSpore中没有实现，有些参数类型不一致等等。这些问题就更加深入了，受限于篇幅，本文不做深入讨论了。后续作者将会推出更多文章，探讨更深层面的项目迁移，欢迎大家持续关注。