【2023 · CANN訓練營第一季】昇騰AI入門課（TensorFlow）筆記總結

昇騰AI入門課（TensorFlow） 筆記總結

CANN提供的昇騰語言計算介面是 AscendCL

昇騰目前支援 的 AI深度學習框架 ： 昇思MindSpore   TensorFlow    Pytorch

CANN包含 ：

統一APP程式語言 統一網路構圖介面

高效能運算引擎以及運算元庫 基礎服務

CANN支援業界主流AI框架，例如MindSpore、TensorFlow等。

CANN提供昇騰計算庫，例如神經網路（Neural Network，NN）庫、線性代數計算庫（Basic Linear Algebra Subprograms，BLAS）。

 

昇騰AI全棧包括昇騰AI系列硬體、異構計算架構CANN、AI框架MindSpore、全流程開發工具鏈等。

昇騰AI全棧包括昇騰AI系列硬體、異構計算架構CANN、AI框架MindSpore、全流程開發工具鏈等。

 

當前昇騰910 AI處理器上支援遷移TensorFlow 1.15 版本的訓練指令碼

在ModelArts訓練之前，需要做 的準備工作：

註冊華為雲賬號，申請華為雲代金券

獲取資料集和訓練指令碼並上傳到OBS

安裝Pycharm IDE及Toolkit外掛

對TensorFlow訓練程式碼進行適配後在Pycharm建立並下發訓練任務

 

最新版本的ModelArts訓練，需要對TensorFlow訓練程式碼進行適配 如下： 解析輸入路徑引數data_url    解析輸出路徑引數 train_url

昇騰CANN TensorFlow 1.x手工遷移工具會生成 的 結果檔案 有：

遷移後的訓練指令碼

指令碼修改點報告

遷移報錯資訊和不支援的API

API支援度報告

模型固化主要目的是將權重資料和模型結構合併為pb格式的檔案，方便用於後續推理。

使用AscendCL開發應用的基本流程 ： AscendCL初始化-->執行管理資源申請-->模型載入-->模型執行-->模型解除安裝-->執行管理資源釋放-->AscendCL去初始化
昇騰AI處理能識別 *.om 格式的模型檔案
日誌中包括以下關鍵資訊

日誌級別

觸發生成日誌的檔案及對應的行號

產生日誌的模組的名稱

各模組具體的日誌內容

 

關於執行管理資源

您需要按順序依次申請如下資源：Device、Context、Stream，確保可以使用這些資源執行運算、管理任務。

有執行管理資源的申請，自然也有對應的釋放介面，所有資料處理都結束後，需要按順序釋放執行管理資源：Stream、Context、Device。

您可以只呼叫aclrtSetDevice介面，因為這個介面同時建立1個預設的Context；而這個預設的Context還附贈了Stream。

 

透過AscendCL介面，能夠實現利用昇騰硬體計算資源、在昇騰CANN平臺上進行深度學習推理計算、圖形影像預處理、單運算元加速計算等能力。