
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图构建器类用于C用户构建计算图该类提供了创建输入等图元素的方法 以及设置私有属性、构建最终图、服务C的ES generated API的内联函数内部调用C的ES generated API转换逻辑等功能。需要包含的头文件#include es_graph_builder.hPublic成员函数explicit EsGraphBuilder(const char *name); template typename T std::unique_ptrTensor CreateTensor(const std::vectorT value, const std::vectorint64_t dims, DataType dt,Format format FORMAT_ND); std::unique_ptrTensor CreateBoolTensor(const std::vectorbool value, const std::vectorint64_t dims, Format format FORMAT_ND); EsTensorHolder CreateInput(int64_t index, const char *name, const char *type); template size_t inputs_num std::arrayEsTensorHolder, inputs_num CreateInputs(size_t start_index 0); std::vectorEsTensorHolder CreateInputs(size_t inputs_num, size_t start_index 0); EsTensorHolder CreateInput(int64_t index); EsTensorHolder CreateInput(int64_t index, const char *name); EsTensorHolder CreateInput(int64_t index, const char *name, ge::DataType data_type, ge::Format format, const std::vectorint64_t shape); EsTensorHolder CreateConst(const std::vectorint64_t value, const std::vectorint64_t dims); EsTensorHolder CreateConst(const std::vectorint32_t value, const std::vectorint64_t dims); EsTensorHolder CreateConst(const std::vectoruint64_t value, const std::vectorint64_t dims); EsTensorHolder CreateConst(const std::vectoruint32_t value, const std::vectorint64_t dims); EsTensorHolder CreateConst(const std::vectorfloat value, const std::vectorint64_t dims); template typename T EsTensorHolder CreateConst(const std::vectorT value, const std::vectorint64_t dims, ge::DataType dt,ge::Format format FORMAT_ND); template typename T EsTensorHolder CreateConstV2(const std::vectorT value, const std::vectorint64_t dims, ge::DataType dt, ge::Format format FORMAT_ND) EsTensorHolder CreateVector(const std::vectorint64_t value); EsTensorHolder CreateVector(const std::vectorint32_t value); EsTensorHolder CreateVector(const std::vectoruint64_t value); EsTensorHolder CreateVector(const std::vectoruint32_t value); EsTensorHolder CreateVector(const std::vectorfloat value); EsTensorHolder CreateScalar(int64_t value); EsTensorHolder CreateScalar(int32_t value); EsTensorHolder CreateScalar(uint64_t value); EsTensorHolder CreateScalar(uint32_t value); EsTensorHolder CreateScalar(float value); EsTensorHolder CreateVariable(int32_t index, const char *name); Status SetAttr(const char *attr_name, int64_t value); Status SetAttr(const char *attr_name, const char *value); Status SetAttr(const char *attr_name, bool value); static int64_t SetOutput(const EsTensorHolder tensor, int64_t index); std::unique_ptrGraph BuildAndReset() const; std::unique_ptrGraph BuildAndReset(const std::vectorEsTensorHolder outputs); EsCGraphBuilder *GetCGraphBuilder() const;对外函数template typename T std::unique_ptrTensor CreateTensor(const T *value, const int64_t *dims, int64_t dim_num, DataType dt, Format format FORMAT_ND); template typename T std::unique_ptrTensor CreateTensorFromFile(const char *data_file_path, const std::vectorint64_t dims, DataType dt, Format format FORMAT_ND); template typename T EsCTensorHolder *EsCreateConst(EsCGraphBuilder *graph, const T *value, const int64_t *dims, int64_t dim_num, ge::DataType dt, ge::Format format FORMAT_ND); template typename T EsCTensorHolder *EsCreateConstV2(EsCGraphBuilder *graph, const T *value, const int64_t *dims, int64_t dim_num, ge::DataType dt, ge::Format format FORMAT_ND) inline std::vectorEsCTensorHolder * TensorsToEsCTensorHolders(const std::vectorEsTensorHolder tensors) inline std::vectorC_DataType DataTypesToEsCDataTypes(const std::vectorge::DataType data_types) template typename T std::pairstd::vectorconst T *, std::vectorint64_t ListListTypeToPtrAndCounts(const std::vectorstd::vectorT list_list_type) inline std::vectorEsCGraph * GeGraphsToEsCGraphs(std::vectorstd::unique_ptrge::Graph graphs)【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