华为昇腾的cann. 的ge graph怎么使用

华为昇腾CANN（Compute Acceleration Network）是一个基于MindSpore框架的深度学习计算加速平台，它提供了一种高效的图计算模型Ge Graph。在CANN中，Ge Graph用于表示神经网络的计算流程，每个节点代表一个运算，边则表示数据流。以下是使用Ge Graph的基本步骤：

1. **创建图**：
使用`ge_graph.Graph`类创建一个新的图实例，这是你所有操作的基础。

from mindspore.nn import Cell
graph = ge_graph.Graph()

2. **添加节点**：
添加网络中的各个运算（层）作为节点到图中，例如卷积层、全连接层等。这些节点通常从`Cell`类派生而来。

conv_layer = Conv2d(...)
fully_connected_layer = Dense(...)
graph.add_node(conv_layer, ...args...)
graph.add_node(fully_connected_layer, ...args...)

3. **连接节点**：
通过边将节点链接起来，这表示数据应该从一个节点传递到另一个节点。这通常是自动处理的，但在某些复杂场景下需要明确指定。

graph.connect(from_nodes=[conv_layer], to_nodes=[fully_connected_layer])

4. **构建并运行**：
将所有的节点和边组织成完整的计算图，然后使用`execute`函数执行这个图。

graph.build()
output = graph.execute(input_data)

5. **优化与调度**：
CANN提供了自动优化功能，可以调整计算顺序和资源分配以提高性能。你可以通过配置选项控制这些优化。

config = Config(...) # 设置优化策略
graph.compile(config)