--optypelist_for_implmode【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功能说明该参数功能已停止演进后续版本会废弃请勿使用。设置optype列表中算子的实现模式算子实现模式包括high_precision、high_performance两种。关联参数该参数需要与--op_select_implmode参数配合使用通过--optypelist_for_implmode参数设置的算子统一使用--op_select_implmode参数指定的实现模式不能为列表中的每个算子设置不同的实现模式。该参数配合--op_select_implmode参数使用时不能与--op_precision_mode参数同时使用若同时配置则只有--op_precision_mode参数指定的模式生效。上述参数配合运行流程请参见图1。参数取值参数值算子列表。参数值约束该列表中的算子OpType必须为基于Ascend IR定义的算子的OpType算子类型查看方法请参见如何确定原始框架网络模型中的算子与AI处理器支持的算子的对应关系。该列表中的算子使用--op_select_implmode参数指定的实现模式且仅支持指定为high_precision、high_performance两种模式多个算子使用英文逗号进行分隔。该参数仅对指定的算子生效不指定的算子按照默认实现方式选择。推荐配置及收益无。示例atc --op_select_implmodehigh_precision --optypelist_for_implmodePooling,SoftmaxV2 ...上述配置示例表示对Pooling、SoftmaxV2算子使用统一的高精度模式未指定算子使用算子的默认实现方式。依赖约束无。【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