TensorFlow模型开发
帮助开发者认识、了解如何将TensorFlow模型迁移到昇腾平台,以及如何提升TensorFlow计算图在昇腾平台上执行效率的基本操作。
文档总览
文档 |
内容介绍 |
关键资源获取 |
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环境准备 |
介绍如何在昇腾平台上部署TensorFlow模型的开发运行环境。 |
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模型迁移 |
介绍如何将基于TensorFlow 1.15或TensorFlow 2.6.5框架的Python训练脚本迁移到昇腾平台执行,并达到精度性能最优,关键内容如下:
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TensorFlow Parser Scope融合规则开发 |
指导开发人员如何开发TensorFlow框架的Scope融合规则,把Scope内的多个小算子替换为一个大算子或多个算子组合,以提升TensorFlow计算图在昇腾AI处理器上的执行效率。 本文档适用于模型开发人员,通过本文档您可以达成:
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TensorFlow Parser Scope融合规则参考 |
Scope融合是一种基于Scope来进行融合的能力,把Scope内的多个小算子替换为一个大算子或多个算子组合,以实现效率的提升。 本文主要介绍内置的Scope融合规则。 |
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API参考 |
介绍TF Adapter以及TF Parser Scope融合规则开发提供的相关API说明。 |