Cambricon PyTorch 系列课程涵盖基础理论、训练、推理入门，训练入门的课后练习答案如下：

《Cambricon PyTorch 训练入门》

问题1：简单描述 Cambricon    PyTorch 单机单卡浮点训练模式的后端设计和运行流程。

过torch api或者pt模型，进行load model，pytorch会通过 parser 解析加载的模型，然后通过pytorch 分发和 catch分发，得到了前向cnnl算子和后向cnnl算子，其中，前向cnnl算子的runtim对应着前端的forward接口，cnnlloss计算对应着前端的nn.loss接口，反向cnnl算子的计算对应着backward接口，最后cnnl梯度更新的部分对应着前端的optimize step，在完成上图的计算流程的多个循环后，将最新的weight权重保存

问题2：尝试运行课程中运用的训练示例，并使用其他网络模型在 Cambricon PyTorch 上进行训练。

 点击以下文档参考：

   Cambricon PyTorch  训练示例

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