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构建图（FlowGraph）

功能介绍

用户使用创建好的FlowData和FlowNode，创建一个FlowGraph实例，并在FlowGraph中设置输入、输出，从而完成Graph构建。

定义节点

  1. 包含的模块。 
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    import dataflow as df
  2. 系统初始化，申请资源。 
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    # dataflow 初始化参数按需设置
options = {
    "ge.exec.deviceId":"0",
    "ge.exec.logicalDeviceClusterDeployMode":"SINGLE",
    "ge.exec.logicalDeviceId":"[0:0]",
    "ge.socVersion": "AscendXXX", # 必须设置的参数
}
df.init(options)
  3. 定义节点，支持如下两种类型。
    • FlowData 
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      # 定义输入
data0 = df.FlowData()
data1 = df.FlowData()
    • FlowNode 
      1
      		 
      flow_node0 = df.FlowNode(input_num=2, output_num=1)

      图中的data名称和node名称必须唯一。

  4. 定义PP实例并添加在flownode中。
    • GraphProcessPoint 
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      pp1 = df.GraphProcessPoint(df.Framework.TENSORFLOW, "./add.pb", load_params={"input_data_names":"Placeholder,Placeholder_1"},compile_config_path='config/add_graph_config.json')
flow_node0 = df.FlowNode(input_num=2, output_num=1)
flow_node0.add_process_point(pp1)
    • FuncProcessPoint 
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      pp0 = df.FuncProcessPoint(compile_config_path='config/add_func_config.json', name="func_pp")
flow_node0 = df.FlowNode(input_num=2, output_num=1)
flow_node0.add_process_point(pp0)

节点间的连接边表达

节点之间的连边为数据边。数据边用于指定节点的输入。数据边表达如下。

上图的示例代码和注释如下。

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# 定义输入
data0 = df.FlowData()
data1 = df.FlowData()
flow_node0 = df.FlowNode(input_num=2, output_num=1)
flow_node1 = df.FlowNode(input_num=1, output_num=1)
flow_node2 = df.FlowNode(input_num=1, output_num=1)
# 构建连边关系
flow_node0_out = flow_node0(data0, data1)
flow_node1_out = flow_node1(flow_node0_out)
flow_node2_out = flow_node2(flow_node0_out)

创建FlowGraph实例

完成节点连边后，需要创建FlowGraph实例，主要过程为：

  1. 包含的模块。 
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    import dataflow as df
  2. 创建FlowGraph对象。 
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    # 构建FlowGraph
dag = df.FlowGraph([flow_node2_out])

    相关接口请参考dataflow.FlowGraph。

父主题： 构建FlowGraph