迁移训练流程

模型迁移训练流程

模型迁移主要工作就是将TensorFlow原始模型迁移到昇腾AI处理器上，主要流程如下图所示。

各组件交互流程

1. 当用户执行训练代码后，TensorFlow前端会根据用户提供的训练脚本，生成训练模型，读取指定路径下的 checkpoint 文件完成模型权重初始化或随机初始化。
2. 随后，框架前端会通过TF Adapter调用GE初始化接口，完成设备打开、计算引擎初始化、算子信息库初始化等操作，然后，将前端训练模型转换为IR格式的模型，并启动模型编译和执行；在图优化引擎GE中，它还会完成Shape推导、常量折叠、算子融合等优化操作。在完成图优化后会根据算子信息库将计算图拆分为不同的子图，每个子图都可以执行在同一个设备上，如GE会调用FE接口完成AI Core计算算子编译，调用AI CPU接口完成AI CPU计算算子编译，调用集合通信接口（HCCL）完成集合通信算子编译。而在每一个具体模块中，也会进行特定的子图优化。
3. 待计算图的编译和优化都完成后，GE会调用Runtime接口分配运行资源，包含内存、 Stream、Event等，待计算资源分配完成后，交由Runtime运行时对资源进行管理。