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title: 简介
description: "本文用于指导开发人员，如何开发TensorFlow框架的Scope融合规则，把Scope内的多个小算子替换为一个大算子或多个算子组合，以提升TensorFlow计算图在AI处理器上的执行效率。"
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# 简介

#### 概述

本文用于指导开发人员，如何开发TensorFlow框架的Scope融合规则，把Scope内的多个小算子替换为一个大算子或多个算子组合，以提升TensorFlow计算图在AI处理器上的执行效率。


#### 读者对象

本文档适用于模型开发人员，通过本文档您可以达成：

- 了解Scope融合的实现方案和实现方法。
- 能够基于本文档中的样例，扩展进行其它Scope融合规则的开发。

掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档：- 具备C++程序开发能力。
- 对机器学习、深度学习有一定的了解。


#### 约束与限制

- Scope融合仅支持TensorFlow模型，不支持其他框架模型；通过算子原型构图时，不支持Scope融合；通过TensorFlow Parser解析方式构图时（具体操作可参考《图开发(https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/910/programug/graphdevg/atlasag_25_0081.html)》中的“编程指南 > 构建Graph > 使用Parser接口将原始模型解析为Graph”章节），支持Scope融合。
- 用户在设计Scope融合规则时，应保持唯一性，避免图中同一个Scope匹配到多条融合规则。
- 支持的TensorFlow版本为1.15和2.6.5。