框架适配开发

框架适配开发，指CANN算子库中已实现了相应的算子，但未适配第三方框架的场景。可以查看《算子清单》，判断算子库是否包含对应算子。

例如，算子库中已存在某算子，此算子已经适配了TensorFlow框架，但未适配ONNX框架，此种场景下，可直接进行ONNX框架的适配。

框架适配场景下的开发流程如下图所示：

图1 算子框架适配开发流程
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表1 算子开发步骤详解
步骤	描述	参考
环境准备	准备算子开发及运行验证所依赖的开发环境与运行环境。	环境准备
工程创建	框架适配场景下，建议开发者直接基于已有算子工程追加进行算子适配插件的开发。若无已有算子工程，您可以直接获取Ascend开源社区提供的算子样例，详细方法请参见右侧“参考”。须知：针对PyTorch框架的适配开发，无需进行工程创建。	基于算子样例
算子适配	基于第三方框架（TensorFlow/Caffe/ONNX等）进行自定义算子开发的场景，开发人员需要进行插件的开发，将基于第三方框架的算子映射成适配昇腾AI处理器的算子。	算子适配
算子网络测试	将自定义算子加载到网络模型中进行运行验证。	算子网络测试

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