android网络框架框架

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网络内存超限 问题现象 网络Batch Size或规模设置过大时报内存超限。 [ERROR] GE(179560,python3.7):2020-10-31-11:06:40.656.258 [graphengine/ge/graph/manager/graph_var_manager

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安装7.3.0版本gcc 安装7.3.0版本gcc 以下步骤请在root用户下执行。 下载gcc-7.3.0.tar.gz，下载地址为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz。

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附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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网络内存超限 问题现象 网络Batch Size或规模设置过大时报内存超限。 [ERROR] GE(179560,python3.7):2020-10-31-11:06:40.656.258 [graphengine/ge/graph/manager/graph_var_manager

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输入的shape信息。 配置格式举例： input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" 表示网络中有三个输入，输入的name分别为data，lable，mask，各输入的shape分别为（1,1,40,-1），（1,-1），（-1,-

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Horovod框架下的分布式训练 Horovod是基于TensorFlow、Keras、PyTorch以及MXNet的分布式训练框架，目的是提升分布式训练的性能。不同于传统的TensorFlow分布式训练采用PS worker架构，Horovod使用Allreduce作为来聚合梯度，能够更好地利用带宽，解决PS

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 熟练的Python语言编程能力 熟悉TensorFlow 1.15的API 对机器学习、深度学习有一定的了解，熟悉训练网络的基本知识与流程 使用前须知 本文中的代码片段仅为示例，请用户使用时注意修改适配。

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输入的shape信息。 配置格式举例： input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" 表示网络中有三个输入，输入的name分别为data，lable，mask，各输入的shape分别为（1,1,40,-1），（1,-1），（-1,-

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参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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模型迁移 模型准备 Estimator迁移 sess.run迁移 Keras迁移

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FAQ 网络内存超限 由于数据集shuffle数量过大导致训练超时 如何获取fp_point与bp_point uint8和quint8加减溢出

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Horovod框架下的分布式训练 Horovod是基于TensorFlow、Keras、PyTorch以及MXNet的分布式训练框架，目的是提升分布式训练的性能。不同于传统的TensorFlow分布式训练采用PS worker架构，Horovod使用Allreduce作为来聚合梯度，能够更好地利用带宽，解决PS

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掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 熟练的Python语言编程能力 熟悉TensorFlow 1.15的API 对机器学习、深度学习有一定的了解，熟悉训练网络的基本知识与流程 使用前须知 本文中的代码片段仅为示例，请用户使用时注意修改适配。

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参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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模型迁移示例 基于imagenet数据集的ResNet50模型训练示例 从ModelZoo获取更多迁移示例

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FAQ 网络内存超限 由于数据集shuffle数量过大导致训练超时 如何获取fp_point与bp_point uint8和quint8加减溢出

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如果您是Keras训练脚本，由于Keras迁移到Ascend平台运行时，某些功能受限支持，例如不支持动态学习率等，因此不建议用户在Ascend平台上迁移Keras开发的网络脚本。如需在Ascend平台运行Keras脚本，您需要对脚本进行如下修改： 创建一个TensorFlow会话并且注册Keras，并增加相关

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模型准备 在昇腾AI处理器进行模型迁移之前，建议用户事先准备好基于TensorFlow 1.15开发的训练模型以及配套的数据集，并要求在GPU或CPU上跑通，精度收敛，且达到预期精度和性能要求。同时记录相关精度和性能指标，用于后续在昇腾AI处理器进行精度和性能对比。 父主题： 模型迁移

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接口参考 可用的Tensorflow接口 TF Adapter接口参考 集合通信接口参考 父主题： 参考

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附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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I Pooling和Upsample等。为了使昇腾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。

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模板管理 云端推理框架新增模板能力，用户在云端推理框架发布推理服务时，可以使用系统预置的模板，将模型包发布成推理服务。 背景信息 在模型训练服务“模型管理”界面发布的推理服务，仅封装了Tensorflow类型的模型。对模型包格式上限制导致定制会比较多。或者使用特殊环境的Case难

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I Pooling和Upsample等。为了使昇腾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。

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I Pooling和Upsample等。为了使昇腾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。

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num_actual_predict_examples 模型构建 一般情况下，此部分代码无需改造。如下情况需要进行适配修改： 如果原始网络中使用到了tf.device，需要删除相关代码。 对于原始网络中的dropout，建议替换为昇腾对应的API实现，以获得更优性能。 TensorFlow原始代码： layers

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训练精度提升 使用精度比对工具分析算子精度 使用溢出检测工具分析算子溢出 使能Loss Scaling

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在ModelArts上训练模型 在ModelArts Web页面训练 使用PyCharm Toolkit训练

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模型迁移示例 基于imagenet数据集的ResNet50模型训练示例 从ModelZoo获取更多迁移示例

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