10分钟上手GE昇腾平台模型编译与执行的极简教程【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/geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术加速模型执行效率并减少内存占用。它支持PyTorch、TensorFlow前端接入以及onnx、pb等主流模型格式的解析与编译。 准备工作环境搭建1. 克隆代码仓库git clone https://gitcode.com/cann/ge cd ge2. 安装依赖# 执行初始化脚本 ./scripts/init_env.sh # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt⚙️ 核心功能与工作流程GE的工作流程主要分为模型解析、图优化和执行三个阶段。通过自动化处理将深度学习模型转换为昇腾平台高效运行的格式。模型解析GE支持多种模型格式输入包括ONNX、TensorFlow PB模型等。解析模块位于parser/parser/目录负责将不同格式的模型统一转换为GE内部计算图表示。图优化图优化是GE的核心能力之一通过compiler/graph/optimize/目录下的优化算法对计算图进行算子融合、内存复用、并行策略优化等操作提升模型执行效率。执行阶段优化后的计算图由执行器在昇腾设备上运行执行器相关代码位于runtime/v2/目录支持多流并行执行和动态内存管理。 快速上手编译与运行ONNX模型1. 准备ONNX模型将你的ONNX模型如model.onnx放置在当前目录。2. 使用ATC工具编译模型ATCAscend Tensor Compiler是GE提供的模型编译工具位于api/atc/目录。执行以下命令编译模型./api/atc/atc --modelmodel.onnx --framework5 --outputoutput_model --soc_versionAscend310--model输入ONNX模型路径--framework5指定框架为ONNX--output输出模型名称--soc_version指定昇腾设备型号3. 加载并执行编译后的模型使用GE提供的Python API加载模型并执行推理示例代码可参考examples/offline_compile_run/目录下的样例。 进阶学习资源官方文档详细的使用指南和API说明位于docs/目录示例代码examples/目录包含各类使用场景的示例如自定义算子、模型编译运行等测试用例tests/目录下的测试代码可帮助理解GE的功能实现细节 常见问题解决Q编译模型时提示依赖缺失A检查requirements.txt文件确保所有依赖已正确安装。Q如何查看模型优化过程A通过设置环境变量GE_DUMP_GRAPH1可在base/common/dump/目录下生成优化过程中的中间图文件。通过以上步骤你已掌握GE的基本使用方法。GE作为昇腾平台的核心图编译引擎为深度学习模型提供了高效的优化和执行能力助力AI应用在昇腾设备上发挥最佳性能。【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 10分钟上手GE：昇腾平台模型编译与执行的极简教程
10分钟上手GE昇腾平台模型编译与执行的极简教程【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/geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术加速模型执行效率并减少内存占用。它支持PyTorch、TensorFlow前端接入以及onnx、pb等主流模型格式的解析与编译。 准备工作环境搭建1. 克隆代码仓库git clone https://gitcode.com/cann/ge cd ge2. 安装依赖# 执行初始化脚本 ./scripts/init_env.sh # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt⚙️ 核心功能与工作流程GE的工作流程主要分为模型解析、图优化和执行三个阶段。通过自动化处理将深度学习模型转换为昇腾平台高效运行的格式。模型解析GE支持多种模型格式输入包括ONNX、TensorFlow PB模型等。解析模块位于parser/parser/目录负责将不同格式的模型统一转换为GE内部计算图表示。图优化图优化是GE的核心能力之一通过compiler/graph/optimize/目录下的优化算法对计算图进行算子融合、内存复用、并行策略优化等操作提升模型执行效率。执行阶段优化后的计算图由执行器在昇腾设备上运行执行器相关代码位于runtime/v2/目录支持多流并行执行和动态内存管理。 快速上手编译与运行ONNX模型1. 准备ONNX模型将你的ONNX模型如model.onnx放置在当前目录。2. 使用ATC工具编译模型ATCAscend Tensor Compiler是GE提供的模型编译工具位于api/atc/目录。执行以下命令编译模型./api/atc/atc --modelmodel.onnx --framework5 --outputoutput_model --soc_versionAscend310--model输入ONNX模型路径--framework5指定框架为ONNX--output输出模型名称--soc_version指定昇腾设备型号3. 加载并执行编译后的模型使用GE提供的Python API加载模型并执行推理示例代码可参考examples/offline_compile_run/目录下的样例。 进阶学习资源官方文档详细的使用指南和API说明位于docs/目录示例代码examples/目录包含各类使用场景的示例如自定义算子、模型编译运行等测试用例tests/目录下的测试代码可帮助理解GE的功能实现细节 常见问题解决Q编译模型时提示依赖缺失A检查requirements.txt文件确保所有依赖已正确安装。Q如何查看模型优化过程A通过设置环境变量GE_DUMP_GRAPH1可在base/common/dump/目录下生成优化过程中的中间图文件。通过以上步骤你已掌握GE的基本使用方法。GE作为昇腾平台的核心图编译引擎为深度学习模型提供了高效的优化和执行能力助力AI应用在昇腾设备上发挥最佳性能。【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