简介【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本章节修改只适用于Caffe网络模型。Ascend 950PR/Ascend 950DT不支持Caffe框架Caffe框架在该产品形态已不演进不保证功能可用。Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品不支持Caffe框架Caffe框架在该产品形态已不演进不保证功能可用。Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品不支持Caffe框架Caffe框架在该产品形态已不演进不保证功能可用。IPV350不支持Caffe框架Caffe框架在该产品形态已不演进不保证功能可用。网络的算子可以分为如下几类标准算子AI处理器支持的Caffe标准算子比如Convolution等。扩展算子AI处理器支持的公开但非Caffe标准算子分为两种一种是基于Caffe框架进行自定义扩展的算子比如Faster RCNN中的ROIPooling、SSD中的归一化算子Normalize等。另外一种是来源于其他深度学习框架的自定义算子比如YOLOv2中Passthrough等。Faster RCNN、SSD等网络模型都包含了一些原始Caffe框架中没有定义的算子结构如ROIPooling、Normalize、PSROIPooling和Upsample等。为了使AI处理器能支持这些网络需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子在进行模型转换时需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义才能成功进行模型转换。本章节提供了AI处理器的扩展算子列表并给出了如何根据扩展算子修改prototxt文件的方法。【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