转换算子是一种特殊的算子，用于转换Tensor的Data Type与Format等信息，使得图中上下游节点能够被正常处理。
图经过一系列处理后，如下沉、优化、融合等，节点中的Tensor信息可能发生了变化，所以需要插入转换算子使图能够继续被正常处理。在网络拓扑图进行编译时，FE会自动插入转换算子，无需用户手工进行上下游算子间的格式转换。
转换算子主要有Format和DataType两种类型。
- Format格式转换
Tensorflow网络中Conv2d、Matmul算子使用的变量format为HWCN，其他算子使用变量format为NCHW或NHWC。
AI Core模块中Conv2d、Matmul算子使用变量format为FZ，其他算子使用变量format为NC1HWC0。
AI CPU模块中的TF Ops使用的format与Tensorflow网络一致。
网络运行时，不同的算子在不同的模块执行，涉及到Format的转换如下。
图1 Format转换示例
- 数据类型转换
有些昇腾AI处理器的算子仅支持FP16类型的数据，当输入变量的数据类型为FP32时，需要在变量与算子间添加数据类型转换算子。
为优化变量更新，训练网络中新增一个变量算子，其数据类型为FP16，使用方式如下：
图2 DataType转换示例
正向与反向计算时，直接使用FP16变量参与计算。
梯度更新时，将FP32与FP16变量同时参与计算，其中FP32数据作为基准数据。