SetCompileConfigGraphPp类【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产品支持情况产品是否支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√函数功能设置GraphPp的json配置文件路径和文件名。配置文件用于AscendGraph的描述和编译。返回设置好的GraphPp。函数原型GraphPp SetCompileConfig(const char_t *json_file_path)参数说明参数名输入/输出描述json_file_path输入GraphPp的json配置文件路径和文件名。GraphPp的json配置文件用于AscendGraph的描述和编译。示例如下参数解释请参考表1。{build_option:{},inputs_tensor_desc:[{data_type:DT_UINT32,shape:[3]},{data_type:DT_UINT32,shape:[3]}]}表 1GraphPp的json配置文件配置项可选/必选描述build_option可选值为mapstring, string, 有需要设置时参考Ascend Graph中的build_option。inputs_tensor_desc可选值为listAscend Graph的输入节点list元素为Tensor的描述。inputs_tensor_desc.data_type可选字符串类型。取值为Ascend Graph中的data_type对应字符串。inputs_tensor_desc.shape可选值为整数类型的列表取值为Ascend Graph中的shape。返回值返回设置好的GraphPp。异常处理无。约束说明无。【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