多func處理函數【免費下載鏈接】geGEGraph Engine是面向昇騰的圖編譯器和執行器提供了計算圖優化、多流并行、內存復用和模型下沉等技術手段加速模型執行效率減少模型內存占用。 GE 提供對 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同時支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析與編譯。項目地址: https://gitcode.com/cann/ge產品支持情況產品是否支持Atlas A3 訓練系列產品/Atlas A3 推理系列產品√Atlas A2 訓練系列產品/Atlas A2 推理系列產品√函數功能用戶自定義的多flow func處理函數。函數原型普通場景下函數輸入由框架準備完畢后直接給用戶使用用戶直接使用入參中的flowMsg即可。std::functionint32_t (const std::shared_ptrMetaRunContext runContext, const std::vectorstd::shared_ptrFlowMsg flowMsg)流式輸入即函數入參為隊列場景下由用戶自行從輸入隊列中獲取數據使用。std::functionint32_t (const std::shared_ptrMetaRunContext runContext, const std::vectorstd::shared_ptrFlowMsgQueue flowMsgQueue)參數說明參數名輸入/輸出描述runContext輸入處理函數的上下文信息。FlowMsg/FlowMsgQueue輸入函數的入參/輸入隊列。返回值0SUCCESS。otherFAILED具體請參考UDF錯誤碼。異常處理如果有不可恢復的異常信息發生返回ERROR。其他情況則調用SetRetcode設置輸出tensor的錯誤碼。如果返回success調度會終止。約束說明使用流式輸入flow func時需要在ProcessPoint編譯配置文件中將對應func的stream_input字段設置為true。例如{ func_list: [ { func_name: Func, stream_input: true } ], input_num: 1, output_num: 1, target_bin: libfunc.so, workspace: ./, cmakelist_path: CMakeLists.txt, }【免費下載鏈接】geGEGraph Engine是面向昇騰的圖編譯器和執行器提供了計算圖優化、多流并行、內存復用和模型下沉等技術手段加速模型執行效率減少模型內存占用。 GE 提供對 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同時支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析與編譯。項目地址: https://gitcode.com/cann/ge創作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考