【CANN文档速递02期】TensorFlow一站式模型开发向导

昇腾910 AI处理器（简称NPU）是华为在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器。当前业界大多数训练脚本基于TensorFlow的Python API开发，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使其能够利用昇腾910 AI处理器的澎湃算力执行训练，提升训练性能，我们需要对训练网络脚本进行迁移适配。

可能面临的困扰

在开始之前，难免会遇到如下问题：

一站式模型开发向导

本期为您整理了TensorFlow模型开发向导，清晰展示了模型开发的全景视图，让模型开发不再迷茫！

可登录昇腾社区（https://www.hiascend.com）进行体验：

软件或文档问题，欢迎到昇腾开源社区（ https://gitee.com/ascend/）提issue求助。

关于模型迁移

以上向导给您提供了两种TensorFlow模型迁移方法，开发者可以根据实际情况任选其一：

自动迁移

算法工程师通过迁移工具，可自动分析出原生的TensorFlow Python API在昇腾AI处理器上的支持度，并对脚本进行自动迁移。同时生成迁移报告，枚举所有修改点和无法迁移的API，您可以参考报告对脚本进行相应适配修改。

手工迁移

算法工程师也可直接按照文档罗列的迁移点，自行修改TensorFlow训练脚本，该种方式较为复杂，建议优先使用自动迁移方式。

关于模型训练

以上向导给您提供了两种TensorFlow模型训练方法，开发者可以根据实际情况任选其一：

使用Atlas服务器训练

Atlas训练服务器包含昇腾AI处理器，如果具备相应硬件环境，可直接在Atlas训练服务器执行训练。

使用ModelArts平台训练

ModelArts是华为云提供的面向开发者的一站式AI开发平台，集成了昇腾AI处理器资源池，开发者可以在该平台下体验如何执行TensorFlow训练任务。训练开始前，需要先把数据集和训练脚本上传到华为云上的存储服务（Object Storage Service，简称OBS）中，OBS是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力；训练结束后，训练结果可以回传到OBS供用户下载。

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