diff --git a/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/model_scripts_transformation.md b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/model_scripts_transformation.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..20fbfb3570d388b110dafc7b0edcb580c7b2b3cf
--- /dev/null
+++ b/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/model_scripts_transformation.md
@@ -0,0 +1,143 @@
+# 模型脚本迁移
+
+`Ascend` `模型开发` `初级` `Linux`
+
+<!-- TOC -->
+
+- [模型脚本迁移](#模型脚本迁移)
+  - [概述](#概述)
+  - [安装](#安装)
+  - [用法](#用法)
+  - [使用示例](#使用示例)
+    - [基于AST的脚本转换示例](#基于AST的脚本转换示例)
+    - [基于图结构的脚本生成示例](#基于图结构的脚本生成示例)
+  - [注意事项](#注意事项)
+
+<!-- /TOC -->
+
+<a href="https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/source_zh_cn/advanced_use/model_scripts_transformation.md" target="_blank"><img src="../_static/logo_source.png"></a>
+
+## 概述
+
+MindConverter是一款将PyTorch模型脚本转换至MindSpore的脚本迁移工具。结合转换报告的提示信息，用户对转换后脚本进行微小改动，即可快速将PyTorch模型脚本迁移至MindSpore。
+
+
+
+## 安装
+
+此工具为MindInsight的子模块，安装MindInsight后，即可使用MindConverter，MindInsight安装请参考该[安装文档](https://www.mindspore.cn/install/)。
+
+
+
+## 用法
+
+MindConverter提供命令行（Command-line interface, CLI）的使用方式，命令如下。
+
+```bash
+mindconverter [-h] [--version] --in_file IN_FILE [--output OUTPUT]
+              [--report REPORT]
+
+optional arguments:
+  -h, --help               Show this help message and exit.
+  --version                Show program's version number and exit.
+  --in_file IN_FILE        Specify path for script file to use AST schema to 
+                           do script conversation.
+  --model_file MODEL_FILE  PyTorch .pth model file path to use graph 
+                           based schema to do script generation. When 
+                           `--in_file` and `--model_path` are both provided,
+                           use AST schema as default.
+  --shape SHAPE            Optional, excepted input tensor shape of 
+                           `--model_file`. It's required when use graph based 
+                           schema.
+  --output OUTPUT          Optional, specify path for converted script file 
+                           directory. Default is output directory in the
+                           current working directory.
+  --report REPORT          Optional, specify report directory. Default is 
+                           the current working directorys.
+  --project_path PROJECT   Optional, pytorch scripts project path. If pytorch  
+                           project is not in PYTHONPATH, please assign 
+                           `--project_path` when use graph based schema.
+```
+
+MindConverter提供两种模型脚本迁移方案：
+
+1. 基于抽象语法树（Abstract syntax tree, AST）的脚本转换：指定`--in_file`的值，将使用基于AST的脚本转换方案；
+2. 基于图结构的脚本生成：指定`--model_file`与`--shape`将使用基于图结构的脚本生成方案。
+
+> 若同时指定了`--in_file`，`--model_file`将默认使用AST方案进行脚本迁移。
+
+当使用基于图结构的脚本生成方案时，要求必须指定`--shape`的值；当使用基于AST的脚本转换方案时，`--shape`会被忽略。
+
+其中，`--output`与`--report`参数可省略。若省略，MindConverter将在当前工作目录（Working directory）下自动创建`output`目录，将生成的脚本、转换报告输出至该目录。
+
+另外，当使用基于图结构的脚本生成方案时，请确保原PyTorch项目已在PYTHONPATH中，可通过CLI进入Python交互式命令行，通过import的方式判断是否已满足；若未加入，可通过`--project_path`命令手动将项目路径传入，以确保MindConverter可引用到原PyTorch脚本。
+
+
+> 此处MindConverter需要引用原PyTorch脚本，是因为PyTorch模型反向序列化过程中会引用原脚本。
+
+
+## 使用场景
+
+MindConverter提供两种技术方案，以应对不同脚本迁移场景：
+1. 用户希望迁移后脚本保持原有PyTorch脚本结构（包括变量、函数、类命名等与原脚本保持一致）；
+2. 用户希望迁移后脚本保持较高的转换率，尽量少的修改、甚至不需要修改，即可实现迁移后模型脚本的执行。
+
+对于上述第一种场景，推荐用户使用基于AST的方案进行转换，AST方案通过对原PyTorch脚本的抽象语法树进行解析、编辑，将其替换为MindSpore的抽象语法树，再利用抽象语法树生成代码。理论上，AST方案支持任意模型脚本迁移，但语法树解析操作受原脚本用户编码风格影响，可能导致同一模型的不同脚本最终的转换率存在一定差异。
+
+对于上述第二种场景，推荐用户使用基于图结构的脚本生成方案，计算图作为一种标准的模型描述语言，可以消除用户代码风格多样导致的脚本转换率不稳定的问题。在已支持算子的情况下，该方案可提供优于AST方案的转换率。
+
+
+## 使用示例
+
+### 基于AST的脚本转换示例
+
+若用户希望使用基于AST的方案进行脚本迁移，假设原PyTorch脚本路径为`/home/user/model.py`，希望将脚本输出至`/home/user/output`，转换报告输出至`/home/user/output/report`，则脚本转换命令为：
+
+```bash
+mindconverter --in_file /home/user/model.py --output /home/user/output --report /home/user/output/report
+```
+
+转换报告中，对于未转换的代码行形式为如下，其中x, y指明的是原PyTorch脚本中代码的行、列号。对于未成功转换的算子，可参考[MindSporeAPI映射查询功能](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/index.html#operator_api) 手动对代码进行迁移。对于工具无法迁移的算子，会保留原脚本中的代码。
+
+```text
+line x:y: [UnConvert] 'operator' didn't convert. ...
+```
+
+转换报告示例如下所示：
+```text
+ [Start Convert]
+ [Insert] 'import mindspore.ops.operations as P' is inserted to the converted file.
+ line 1:0: [Convert] 'import torch' is converted to 'import mindspore'.
+ ...
+ line 157:23: [UnConvert] 'nn.AdaptiveAvgPool2d' didn't convert. Maybe could convert to mindspore.ops.operations.ReduceMean.
+ ...
+ [Convert Over]
+```
+
+对于部分未成功转换的算子，报告中会提供修改建议，如`line 157:23`，会建议将`torch.nn.AdaptiveAvgPool2d`替换为`mindspore.ops.operations.ReduceMean`。
+
+
+### 基于图结构的脚本生成示例
+
+若用户已将PyTorch模型保存为.pth格式，假设模型绝对路径为`/home/user/model.pth`，该模型期望的输入样本shape为(3, 224, 224)，原PyTorch脚本位于`/home/user/project/model_training`，希望将脚本输出至`/home/user/output`，转换报告输出至`/home/user/output/report`，则脚本生成命令为：
+
+```bash
+mindconverter --model_file /home/user/model.pth --shape 3,224,224 --output /home/user/output --report /home/user/output/report --project_path /home/user/project/model_training
+```
+
+执行该命令，MindSpore代码文件、转换报告生成至相应目录。
+
+
+基于图结构的脚本生成方案产生的转换报告格式与AST方案相同。然而，由于基于图结构方案属于生成式方法，转换过程中未参考原PyTorch脚本，因此生成的转换报告中涉及的代码行、列号均指生成后脚本。
+
+
+另外对于未成功转换的算子，在代码中会相应的标识该节点输入、输出Tensor的shape（以input_shape, output_shape标识），便于用户手动修改。
+
+
+> 注意：其中`--output`与`--report`参数可省略，若省略，该命令将在当前工作目录（Working directory）下自动创建`output`目录，将生成的脚本、转换报告输出至该目录。
+
+## 注意事项
+
+1. PyTorch不作为MindInsight明确声明的依赖库，但若想使用基于图结构的脚本生成工具，需要用户手动安装与生成PyTorch模型版本一致的PyTorch库；
+2. MindConverter目前仅支持单输入模型，对于多输入模型暂不支持；
+3. 脚本转换工具本质上为算子驱动，对于MindConverter未维护的PyTorch或ONNX算子与MindSpore算子映射，将会出现相应的算子无法转换的问题，对于该类算子，用户可手动修改，或基于MindConverter实现映射关系，向MindInsight仓库贡献。
\ No newline at end of file
diff --git a/tutorials/source_zh_cn/index.rst b/tutorials/source_zh_cn/index.rst
index 46e87f549649d6d9a5aa4ae4e9d24c33f9086d1f..a9dc51167914648ce654a433c56cddf5d771b933 100644
--- a/tutorials/source_zh_cn/index.rst
+++ b/tutorials/source_zh_cn/index.rst
@@ -78,6 +78,7 @@ MindSpore教程
    :caption: 网络迁移
 
    advanced_use/network_migration
+   advanced_use/model_scripts_transformation
 
 .. toctree::
    :glob: