使用迁移工具迁移

了解网络迁移工具

【功能介绍】
Ascend平台提供了Tensorflow 1.15网络迁移工具，该工具适用于原生的Tensorflow训练脚本迁移场景，AI算法工程师通过该工具分析原生的TensorFlow Python API和Horovod Python API在昇腾AI处理器上的支持度情况，同时将原生的TensorFlow训练脚本自动迁移成昇腾AI处理器支持的脚本。对于无法自动迁移的API，您可以参考工具输出的迁移报告，对训练脚本进行相应的适配修改。
【获取路径】
- CANN软件安装完成后，迁移工具在“tfplugin安装目录/tfplugin/latest/python/site-packages/npu_bridge/convert_tf2npu/”目录下。
- 您也可以从昇腾社区获取，直接下载convert_tf2npu文件夹到Linux或Windows环境上任意目录即可。

【使用限制】在使用工具进行模型迁移前，先来了解对原始训练脚本的限制：
1. 要求原始脚本在GPU/CPU上跑通，精度收敛。
2. 要求原始脚本仅使用TensorFlow 1.15官方API和Horovod官方API，若用户脚本使用了其他第三方API，当前工具暂不支持迁移。例如：
  1. 不支持原生Keras API，但由于Tensorflow官方API中包括了Tensorflow的Keras API，因此支持Tensorflow的Keras API。
  2. 不支持CuPy API，即便原始脚本能在GPU上运行成功，但不能保证在昇腾AI处理器运行成功。
3. 原始脚本中的TensorFlow模块和Horovod模块最好按照如下方式引用，否则工具迁移后，无法生成准确的迁移报告（但并不影响脚本迁移）。
```
import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf
import horovod.tensorflow as hvd
```
4. 当前版本不支持float64/complex64/complex128/DT_VARIANT数据类型。
5. 当前不支持tf.keras和原生Keras的Loss Scale功能迁移。
6. 当前不支持动态shape网络迁移。

GPU训练复现

在昇腾AI处理器进行模型迁移之前，建议用户事先准备好基于TensorFlow 1.15开发的训练模型以及配套的数据集，并要求在GPU或CPU上跑通，精度收敛，且达到预期精度和性能要求。同时记录相关精度和性能指标，用于后续在昇腾AI处理器进行精度和性能对比。

迁移操作步骤

安装依赖。
pip3 install pandas

pip3 install xlrd==1.2.0

pip3 install openpyxl

pip3 install tkintertable

pip3 install google_pasta

训练脚本扫描和自动迁移。

该工具支持在Linux或Windows环境进行脚本迁移。

Linux环境操作步骤：

进入迁移工具所在目录，例如“tfplugin安装目录/tfplugin/latest/python/site-packages/npu_bridge/convert_tf2npu/”，执行命令可同时完成脚本扫描和自动迁移，例如：

python3 main.py -i /root/models/official/resnet

表1 参数说明
参数名	参数说明	可选/必选
-i	被迁移的原始脚本路径，当前该路径仅支持配置为文件夹，不支持单个文件。说明：工具仅对-i参数指定的文件夹下的.py文件进行扫描和迁移。如果用户原始脚本跨目录存放，则建议放到一个目录执行迁移命令，或者在对应目录下依次执行迁移命令。	必选
-o	指定迁移后的脚本路径，该路径不能为原始脚本路径的子目录。该参数可选，如果不指定，默认生成在当前路径下，例如output_npu_20210401150929。	可选
-r	指定生成的迁移报告路径，该路径不能为原始脚本路径的子目录。该参数可选，如果不指定，默认生成在当前路径下，例如report_npu_20210401150929。	可选
-m	Python执行入口文件。如果原始脚本使用了tf.keras/hvd接口，且脚本中没有main函数，由于迁移工具无法识别入口函数，因此无法进行NPU资源初始化，以及NPU训练相关配置。对于以上场景，需要通过-m参数指定Python执行的入口文件，以便工具可以将用户脚本进行彻底迁移，保证后续训练的顺利执行。配置示例：-m /root/models/xxx.py	可选
-d	如果原始脚本支持分布式训练，需要指定原始脚本使用的分布式策略，便于工具对分布式脚本进行自动迁移。取值： tf_strategy：表示原始脚本使用tf.distribute.Strategy分布式策略 horovod：表示原始脚本使用horovod分布式策略目前session run分布式脚本无法彻底进行自动迁移，如需支持请参考Session run脚本支持分布式训练。	分布式必选

通过python3 main.py -h可以获取迁移工具使用帮助。

Windows环境操作步骤：
```
python3 main_win.py
```
在弹出的窗口根据界面提示进行操作。

迁移过程中，打印如下信息，表明正在扫描相关文件进行脚本迁移。
图1 迁移过程信息
迁移结束后，生成迁移后的脚本，以及迁移报告。
图2 迁移结束信息

父主题： 自动迁移和训练