昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
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内容提要
本文介绍了几个基于TensorFlow的网络迁移到昇腾平台后执行失败或执行性能差的典型案例，并给出了原因分析和解决方法。文章提供了详细的解决方案和补充说明。
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关键要点
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基于TensorFlow的训练脚本需要迁移到昇腾平台以利用其强大算力。
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数据预处理中存在资源类算子导致训练异常，需确保算子在同一设备执行。
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tf.Variable变量在Host和Device侧初始化不一致，需将其修改为常量以避免训练异常。
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动态shape网络中使用V1控制流算子会导致执行失败，需转换为V2版本。
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ReduceSum算子性能差可能因未开启多核并行计算，需调整输入数据类型或加入混合精度黑名单。
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提供了详细的解决方案和补充说明以帮助用户解决迁移问题。
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