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title: 亲和接口是否替换
description: "对于原始网络中的dropout、gelu接口，请检查是否已替换为对应的NPU接口。若未替换，请按照如下示例进行替换。"
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# 亲和接口是否替换

对于原始网络中的dropout、gelu接口，请检查是否已替换为对应的NPU接口。若未替换，请按照如下示例进行替换。

- 对于原始网络中的dropout，请替换为CANN对应的API实现，以获得更优性能，但需关注对网络精度的影响。

  - 如果存在tf.nn.dropout，请修改为：
    1 layers = npu_ops.dropout()

  - 如果存在tf.layers.dropout/tf.layers.Dropout/tf.keras.layers.Dropout/tf.keras.layers.SpatialDropout1D/tf.keras.layers.SpatialDropout2D/tf.keras.layers.SpatialDropout3D，请增加头文件引用：
    1 from npu_bridge.estimator.npu import npu_convert_dropout

- 对于原始网络中的gelu，请替换为CANN对应的API实现，以获得更优性能。
  TensorFlow原始代码： 1 2 3 4 5 def gelu(x): cdf = 0.5 * (1.0 + tf.tanh( (np.sqrt(2 / np.pi) * (x + 0.044715 * tf.pow(x, 3))))) return x*cdf layers = gelu()

  迁移后的代码：

  1 layers = npu_unary_ops.gelu(x)