产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	√
Atlas 推理系列产品	√
Atlas 训练系列产品	√

功能说明

分解训练代码中的图，用于对分解后的模型进行finetune（微调）。

函数原型

add_ops = decompose_graph(save_path, graph=None)

参数说明

参数名	输入/输出	说明
save_path	输入	含义：auto_decomposition张量分解后所得文件的保存路径。数据类型：string
graph	输入	含义：待分解的图，可选。如果不输入或为None，则会对当前图进行分解。数据类型：tf.Graph 默认值：None
add_ops	返回值	含义：张量分解后新添加卷积层的名字的列表。数据类型：list

参数名

输入/输出

说明

save_path

输入

含义：auto_decomposition张量分解后所得文件的保存路径。

数据类型：string

graph

输入

含义：待分解的图，可选。如果不输入或为None，则会对当前图进行分解。

数据类型：tf.Graph

默认值：None

add_ops

返回值

含义：张量分解后新添加卷积层的名字的列表。

数据类型：list

返回值说明

张量分解后新添加卷积层的名字的列表。

约束说明

用户已经使用auto_decomposition接口成功分解模型。
需基于训练代码使用该接口，且必须保证auto_decomposition接口分解的模型文件是基于该训练代码得到的。
该接口只会修改图，但不会修改已经引用卷积的变量，假如一个卷积在被分解前已经被某个变量引用，则不应再使用该变量。

调用示例

用户训练代码中：

from amct_tensorflow.tensor_decompose import decompose_graph
# 构造网络的图的用户代码...
decompose_graph(save_path='decomposed_path/model')
# 构造并应用优化器的用户代码...
# ...
# 在训练前加载分解后模型权重的代码（由用户补充处理）...