【源码】基于Python语言的TensorFlow与NPU（神经网络处理器）适配器项目

项目简介

本项目为使用TensorFlow框架的开发者提供适配器，借助NPU（神经网络处理器）的强大计算能力，加速深度学习模型的训练。开发者安装TF_Adapter插件并在现有TensorFlow脚本添加少量配置，就能在NPU上加速训练任务。

项目的主要特性和功能

1. NPU加速：TF_Adapter插件可让TensorFlow训练任务在NPU上加速运行，提升计算性能。
2. 简单集成：仅需安装TF_Adapter插件，在现有TensorFlow脚本添加少量配置，即可实现NPU加速。
3. 兼容性：TF_Adapter插件与特定版本的TensorFlow框架兼容，保证稳定性与性能。
4. 灵活的配置：提供多种配置选项，开发者可按需调整NPU加速的参数和设置。

安装使用步骤

从源码构建并安装

1. 环境准备：
   • 正确安装TensorFlow v1.15.0版本。
   • 系统需满足以下要求：
     • Linux OS
     • GCC >= 7.3.0
     • CMake >= 3.14.0
     • SWIG
2. 获取源码： bash cd tensorflow
3. 编译安装： bash chmod +x build.sh ./build.sh 编译成功后，会在output目录生成tfadapter.tar压缩文件。
4. 安装插件包： bash tar -xvf output/tfadapter.tar pip install ./dist/python/dist/npu_bridge-1.15.0-py3-none-any.whl
5. 配置TensorFlow：在现有TensorFlow脚本中添加必要的配置，以启用NPU加速。
6. 运行训练任务：在NPU上运行配置好的TensorFlow脚本，开始训练任务。

注意事项

1. 版本匹配：确保TF_Adapter插件与TensorFlow框架的兼容版本匹配。
2. 环境配置：安装过程中可能需要配置NPU环境和相关的依赖库。
3. 代码修改：在启用NPU加速时，可能需要修改现有TensorFlow脚本以支持NPU配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】