CANN 参考实践
本目录汇总了昇腾 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）各核心领域的参考实践。
实践列表
| 教程名称 | 教程描述 | 访问链接 | 状态 |
|---|---|---|---|
| PyTorch 在线推理算子优化实践 | PyTorch在线推理场景下从分析需要优化的算子到优化完算子应用到模型中的端到端实践 | pytorch_online_inference_operator_optimize | ✅ 已发布 |
| 模型推理优化实践 | 以真实模型样例为载体，结合 Profiling 分析和融合算子开发完成整网性能优化 | model_inference_optimization | ✅ 已发布 |
实践使用说明
- 已发布实践：点击链接可直接进入对应目录，包含实践文档、示例代码、实操步骤等完整内容；
- 规划中教程：将持续更新开发进度。
- 环境要求：所有教程均基于 CANN 8.5.0+ 版本开发，如离线体验需自行安装配套版本。
反馈与建议
若在实践过程中遇到问题，可通过以下方式反馈：
- 提交 Issue 至本仓库；
- 联系昇腾开发者社区技术支持。