本次案例以PaddleOCRv4的模型为例，介绍将模型迁移到NPU上的流程。
迁移过程要保证原模型的功能在新的硬件上不会出现错误，可以借助各种日志辅助定位，此处尤其需要注意的是偶发性错误与长跑时才会出现的错误。

安装PaddleOCR套件

# 下载 PaddleOCR 套件源码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
# 进入 PaddleOCR 源码目录
cd PaddleOCR
# 安装 Python 依赖库
pip install -r requirements.txt
# 编译安装 PaddleOCR
python setup.py install

准备数据集

PaddleOCR 支持两种数据格式：

• ‘lmdb’用于训练以lmdb格式存储的数据集（LMDBDataSet）;
• ‘通用数据’用于训练以文本文件存储的数据集（SimpleDataSet）;
  下面以通用数据集为例，介绍如何准备数据集。

自定义数据集

自定义数据集情景较少，若需使用自定义数据集，请参考：
[自定义数据集](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a210ae481fff1d0f6df827f131bb3efd1a69583b/docs/ppocr/model_train/recognition.md?plain=1#L86)

官方数据集下载

若本地没有数据集，可以在官网下载 [ICDAR2015]数据，用于快速验证。数据集下载地址：
[官方数据集](https://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=downloads)

模型配置文件说明

以 PP-OCRv4_server_rec_ic15_data.yaml 为例（文件名后缀.yml和yaml均可）：

Global:
# 识别空格
  use_space_char: True
Optimizer:
  # 添加学习率衰减策略
  lr:
    name: Cosine
    learning_rate: 0.001
Train:
  dataset:
    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data/
    # 训练集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/train_list.txt"]
    transforms:
           - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
       loader:
      # 单卡训练的batch_size
    batch_size_per_card: 256
Eval:
  dataset:
    # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
    name: SimpleDataSet
    # 数据集路径
    data_dir: ./train_data
    # 验证集标签文件
    label_file_list: ["./train_data/val_list.txt"]
    transforms:
            - RecResizeImg:
          # 修改 image_shape 以适应长文本
          image_shape: [3, 48, 320]
       loader:
    # 单卡验证的batch_size
    batch_size_per_card: 256

注意：预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。

启动训练

单卡训练

单卡训练训练周期长，不推荐，可通过环境变量ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 来指定卡号：

export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=7

启动训练：

python tools/train.py -c PP-OCRv4_server_rec_ic15_data.yaml -o Global.use_gpu=False Global.use_npu=True

多卡训练

通过 --gpus 或者 --devices 参数指定卡号

python -m paddle.distributed.launch --devices 0,1,2,3,4,5,6,7
tools/train.py -c PP-OCRv4_server_rec_ic15_data.yaml -o Global.use_gpu=False Global.use_npu=True

参数说明：
-c：指定训练配置文件路径（如config/rec/rec_icdar15_train.yml）
-o：覆盖配置文件中的参数（如预训练模型路径、输出目录等）
-m：paddle.distributed.launch：调用PaddlePaddle分布式训练功能

训练日志

正常启动训练后，会看到以下log输出：

log 中字段信息含义：
epoch：当前迭代轮次
iter：当前迭代次数
lr：当前学习率
loss：当前损失值
acc：当前batch的准确率
norm_edit_dis：当前 batch 的编辑距离
samples：当前 batch 内的样本数
ips：每秒处理图片的数量

常见问题

Paddle版本老旧造成算子报错

PaddleCustomDevice算子适配代码更新后，adam算子参数amsgrad不匹配，报错如下：

之后在算子适配代码里面设置amsgrad = false，依旧报错：

定位到adam算子依旧有问题，这是由于paddle框架与paddlecustomdeviece的算子入参不一致导致的。此处可以通过将adam算子放入黑名单的方式来规避报错：

export CUSTOM_DEVICE_BLACK_LIST="adam,adam_"

后续下载最新的paddlepaddle日构建包并安装后，发现不用拉黑算子，问题解决。

进程残留

这是进程主动调用了abort()触发的强制终止信号，意味着代码中存在不可恢复的错误（例如内存越界、空指针访问等），PID 117360指向崩溃的进程编号，可通过ps -ef | grep 117360关联具体应用模块，并杀死相关的残余进程：

pkill -9 -f "python"

排查缺失算子

当前并非所有的飞桨算子都在NPU上有对应的实现，对NPU上缺失的算子飞桨框架会自动将其异构到CPU上执行，排查缺失算子的方法如下：

• 通过环境变量设置输出日志级别

export GLOG_v=3   

• 启动模型训练

python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec.yml > ocr.log 2>&1
# grep日志的loss信息，保证并至少完成一次iter/step 的前向与反向
grep Loss ocr.log

• 搜索缺失算子

cat ocr.log | grep -a “fallingback to CPU” |cut -d “ ” -f6 >ocr_tmp.log
sort -u ocr_tmp.log > ocr_missing_oplist.log

算子缺失后续

缺失算子一般分两种情况：

• 一种是NPU已支持（即CANN包中有），但是飞桨侧未适配（可以在昇腾社区aclnn-API查找CANN包内是否有相应算子）；
• 另一种是在NPU中不支持的算子。

第一种情况可参考aclnn算子适配章节；第二种情况则需要先在CANN侧完成算子开发（ascendC算子）再适配。