安装前准备

amct_caffe/

Caffe框架AMCT目录。

• 使用方法请参见《AMCT工具（Caffe）》。
• 量化完的模型，如果要执行推理，则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。

amct_caffe-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

Caffe框架AMCT安装包。

caffe_patch.tar.gz

Caffe源代码增强包。

amct_tf/

TensorFlow框架AMCT目录。

amct_tensorflow-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

TensorFlow框架AMCT安装包，通过源码编译方式进行安装。

• amct_tensorflow与amct_tensorflow_ascend软件包不能同时安装。
• 使用方法请参见《AMCT工具（TensorFlow）》。
• 量化完的模型，如果要执行推理，则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。

amct_tensorflow_ascend-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

基于TF_Adapter的AMCT安装包，通过源码编译方式进行安装。

• amct_tensorflow与amct_tensorflow_ascend软件包不能同时安装。
• Atlas 200/300/500 推理产品：该版本不支持amct_tensorflow_ascend目录下的相关特性。
• Atlas 推理系列产品：该版本不支持amct_tensorflow_ascend目录下的相关特性。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。
• 使用方法请参见《AMCT工具（TensorFlow,Ascend）》。
• 量化完的模型，可以基于昇腾AI处理器完成在线推理业务，因此需要搭建在线推理环境。

amct_pytorch/

PyTorch框架AMCT目录。

• 使用方法请参见《AMCT工具（PyTorch）》。
• 量化完的模型，如果要执行推理，则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。

amct_pytorch-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

PyTorch框架AMCT源码安装包。

amct_onnx/

ONNX模型AMCT目录。

• 使用方法请参见《AMCT工具（ONNX）》。
• 量化完的模型，如果要执行推理，则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。

amct_onnx-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

ONNX模型AMCT安装包。

amct_onnx_op.tar.gz

AMCT基于ONNX Runtime的自定义算子包。

amct_ms/

MindSpore框架AMCT目录。

• Atlas 200/300/500 推理产品：该版本不支持amct_ms目录下的相关特性。
• Atlas 推理系列产品：该版本不支持amct_ms目录下的相关特性。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。
• 使用方法请参见《AMCT工具（MindSpore）》。
• 将MindSpore模型量化后输出为*.air格式模型，只能借助带NPU设备的训练环境，量化后的模型要进行推理，也可以借助该环境完成。

amct_mindspore-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

MindSpore框架AMCT安装包。

amct_acl/

基于AscendCL接口的AMCT目录。

• Atlas 200/300/500 推理产品：该版本不支持amct_acl目录下的相关特性。
• Atlas 推理系列产品：该版本不支持amct_acl目录下的相关特性。
• 该目录下的特性暂不支持在Atlas A2训练系列产品使用。
• 使用方法请参见《AMCT工具（AscendCL接口方式）》。

Ascend-amct_acl-{software version}-linux.{arch}.run

基于AscendCL接口的AMCT安装包。

third_party/

Ascend-nca-{software version}-linux.{arch}.run

NCA（Neural Compute Agent）软件包。

基于性能的自动量化场景下使用。当前版本暂不支持该功能。