概述【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge简介本章节介绍如何使用TensorFlow的xlacompile工具将有控制流算子的网络模型如图1所示转成函数类算子的网络模型如图2所示然后利用ATC工具转换成适配AI处理器的离线模型。图 1有控制流算子的网络模型 图 2函数类算子的网络模型 使用前提确保ATC工具所在服务器能连接网络。安装bazel编译工具。请参见https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html官方地址安装bazel编译工具。安装TensorFlow以及依赖future。ATC安装路径下的func2graph.py脚本依赖TensorFlow使用pip3.7.5 list查看列表中是否有TensorFlow依赖若有则不用安装否则执行如下命令安装pip3.7.5 install tensorflow1.15 --userbazel编译工具依赖python请使用pip3.7.5 list命令查看是否安装future、patch若有则不用安装否则执行如下命令安装pip3.7.5 install future --user pip3.7.5 install patch --user pip3.7.5 install numpy --user如果执行上述命令时无法连接网络且提示“Could not find a version that satisfies the requirement xxx”请参见使用pip3 install软件时提示 Could not find a version that satisfies the requirement xxx解决。【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考