CANN/tensorflow NPURunConfig基础选项

基础功能【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflowgraph_run_mode图执行模式。0在线推理场景下请配置为0。1默认值训练场景下请配置为1。配置示例config NPURunConfig(graph_run_mode1)session_device_id当用户需要将不同的模型通过同一个训练脚本在不同的Device上执行可以通过该参数指定Device的逻辑ID。通常可以为不同的图创建不同的Session并且传入不同的session_device_id该参数优先级高于环境变量ASCEND_DEVICE_ID**。**配置示例config0 NPURunConfig(..., session_device_id0, ...) estimator0 NPUEstimator(..., configconfig0, ...) # ... config1 NPURunConfig(..., session_device_id1, ...) estimator1 NPUEstimator(..., configconfig1, ...) # ... config7 NPURunConfig(..., session_device_id7, ...) estimator7 NPUEstimator(..., configconfig7, ...) # ...distribute通过PS-Worker架构进行分布式训练时用于传入ParameterServerStrategy对象。配置示例config NPURunConfig(distributestrategy)deterministic是否开启确定性计算开启确定性开关后算子在相同的硬件和输入下多次执行将产生相同的输出。0默认值不开启确定性计算。1开启确定性计算默认情况下无需开启确定性计算。因为开启确定性计算后算子执行时间会变慢导致性能下降。在不开启确定性计算的场景下多次执行的结果可能不同。这个差异的来源一般是因为在算子实现中存在异步的多线程执行会导致浮点数累加的顺序变化。但当发现模型执行多次结果不同或者精度调优时可以通过此配置开启确定性计算辅助进行调试调优。需要注意如果希望有完全确定的结果在训练脚本中需要设置确定的随机数种子保证程序中产生的随机数也都是确定的。配置示例config NPURunConfig(deterministic1)【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考