GetIrIndex【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge产品支持情况产品是否支持Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品√头文件#include graph/arg_desc_info.h功能说明获取当前ArgDescInfo的算子IR索引。只有当type为kIrInput、kIrOutput、kIrInputDesc、kIrOutputDesc时才可以获取到。函数原型int32_t GetIrIndex() const参数说明无返回值说明当前Args地址对应输入/输出的IR索引未设置时默认值为-1。约束说明无调用示例graphStatus Mc2GenTaskCallback(const gert::ExeResGenerationContext *context, std::vectorstd::vectoruint8_t tasks) { ... // 设置AI CPU任务 auto aicpu_task KernelLaunchInfo::CreateAicpuKfcTask(context, libccl_kernel.so, RunAicpuKfcSrvLaunch); std::vectorArgDescInfo aicpu_args_format; aicpu_args_format.emplace_back(ArgDescInfo(ArgDescType::kIrOutput, 0)); // 获取kIrOutput类型的ArgDescInfo的IR索引,此时获取到的值为0 auto ir_index aicpu_args_format.back().GetIrIndex(); ... }【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考