310B是支持跑pytorch的，相关信息如下：基础支持：Ascend 310B 可通过 昇腾异构计算架构 CANN（Compute Architecture for Neural Networks） 与 PyTorch 集成。具体依赖以下组件：torch_npu 插件：昇腾提供的 PyTorch 后端扩展，支持将模型部署到昇腾 NPU 设备16。CANN 工具链：包含算子库、编译器（ATC）、运行时库等，实现 PyTorch 模型的编译与执行2。版本要求：PyTorch 2.1 及以上：原生支持昇腾后端，通过 torch_npu 插件直接调用昇腾设备1。PyTorch 2.1 以下：需手动迁移代码，将 CUDA 相关操作替换为 NPU 接口（如 torch.cuda → torch.npu），并通过昇腾提供的 自动迁移工具 简化适配12。但是310B主要是用于推理场景的，算力可能无法支撑训练场景，需要模型训练的话，建议还是用昇腾910系列的芯片。

310B是支持跑pytorch的，相关信息如下：基础支持：Ascend 310B 可通过 昇腾异构计算架构 CANN（Compute Architecture for Neural Networks） 与 PyTorch 集成。具体依赖以下组件：torch_npu 插件：昇腾提供的 PyTorch 后端扩展，支持将模型部署到昇腾 NPU 设备16。CANN 工具链：包含算子库、编译器（ATC）、运行时库等，实现 PyTorch 模型的编译与执行2。版本要求：PyTorch 2.1 及以上：原生支持昇腾后端，通过 torch_npu 插件直接调用昇腾设备1。PyTorch 2.1 以下：需手动迁移代码，将 CUDA 相关操作替换为 NPU 接口（如 torch.cuda → torch.npu），并通过昇腾提供的 自动迁移工具 简化适配12。但是310B主要是用于推理场景的，算力可能无法支撑训练场景，需要模型训练的话，建议还是用昇腾910系列的芯片。

您好，从报错来看是“IteratorFromStringHandleV2”这个环境变量的赋值有问题，我这边无法看到您的代码，需要您检查一下环境变量的设置哦，“https://toscode.gitee.com/ascend/modelzoo/issues/I48END”，这里有一个跟您同样报错的问题，也是环境变量的设置问题，您可以参考一下。

您好，非常抱歉，帮您找了一下，我们这边并没有这个说明书文件， 如果在外网无法搜到对应的文件，是否说明这个文件并不对外呢？您看下是否能通过其他渠道获取这个文件哈。