Ascend CANN Parser

Ascend CANN Parser（简称parser）配合TF_Adapter、 ATC工具、IR构图等使用，开发者通过以上工具，借助parser能方便地将第三方框架的算法表示转换成Ascend IR，充分利用昇腾AI处理器卓越的运算能力。

目录结构介绍

parser
├── inc                                #  相关头文件
├── parser                            
|   ├── caffe                          #  caffe模型转换为Ascend IR
|   ├── common                         #  转换使用的公共接口
|   ├── func_to_graph                  #  Convert the tensorflow functionDefs in the input model file to single GraphDefs
|   ├── onnx                           #  onnx模型转换为Ascend IR
|   ├── tensorflow                     #  tensorflow模型转换为Ascend IR
├── tests                              #  DT测试目录

环境准备

parser支持源码编译，进行源码编译前，首先确保你有昇腾910AI处理器的环境，同时确保系统满足以下要求：

• 编译环境已安装CANN开发套件包（Ascend-cann-toolkit_<soc_version>_linux_<arch>），CANN开发套件软件包请从Link获取。支持的操作系统、安装依赖及安装步骤请参见对应的用户手册的“CANN软件包支持的操作系统”与“安装开发环境”章节。

说明: Parser仓源代码与CANN软件包存在配套关系，源码编译前请获取并安装对应版本的CANN软件包。

• GCC == 7.X (建议7.5.0)
• CMake >= 3.20.0 (建议3.20.0)
• Autoconf >= 2.64
• Libtool >= 2.4.6
• Automake >= 1.15.1

代码下载

$ git clone https://gitee.com/ascend/parser.git
$ cd parser
$ git submodule init && git submodule update

编译

Parser仓提供一键式编译能力,具体可以通过bash build.sh -h查看：

bash build.sh --ascend_custom_path=${CANN_INSTALL_PATH}

ascend_custom_path默认路径为/usr/local/Ascend/latest，编译完成后会在output/package目录下生成CANN-parser-linux.{x86_64/aarch64}.run包

本地验证（UT/ST）

Parser仓提供一键式编译执行开发者测试,详细配置可通过bash tests/run_test.sh -h查看

bash tests/run_test.sh -u --ascend_custom_path=${CANN_INSTALL_PATH}

ascend_custom_path默认路径为/usr/local/Ascend/latest

安装

编译完成后，可通过如下命令安装或回滚：

# 安装：
./CANN-parser-linux.{x86_64/aarch64}.run --full --quiet --install-path=${CANN_INSTALL_PATH}
# 回滚：
./CANN-parser-linux.{x86_64/aarch64}.run --rollback --quiet --install-path=${CANN_INSTALL_PATH}

贡献指南

针对Parser仓，开发者准备本地代码与提交PR时需要重点关注如下几点：

1. 请输出满足Google编程规范的代码，详细可参见Google 开源项目风格指南 。
2. 提交PR时，请按照PR模板仔细填写本次PR的业务背景、目的、方案等信息。
3. 若您的修改不是简单的bug修复，而是涉及到新增特性、新增接口、新增配置参数或者修改代码流程等，请务必先通过Issue进行方案讨论，以避免您的代码被拒绝合入。若您不确定本次修改是否可被归为“简单的bug修复”，亦可通过提交Issue进行方案讨论。