TensorFlow是时下最流行的AI框架，寒武纪对其进行了定制化开发，新增了对寒武纪加速板卡及寒武纪AI软件栈的支持，通常称之为Cambricon TensorFlow。相比于原生TensorFlow，用户基本不用做任何代码改动即可快速地将AI模型迁移至Cambricon TensorFlow上。
针对CV分类、检测、分割、NLP、语音等场景常用的各类经典和前沿的AI模型，本仓库展示了如何对其进行适配，使其可运行在Cambricon TensorFlow上。开发者在进行其他AI应用移植时可参考本仓库。
CV：
| MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode | XLA Support |
|---|---|---|---|---|---|
| vgg19 | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| resnet50 | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| resnet101 | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| densenet201 | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| swin-transformer | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| centernet | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| ResNet50 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| ResNet101 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| DenseNet201 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| Vgg19 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| InceptionV3 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| MobilenetV2 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| SSD | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| YOLOv3 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| retinanet | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| UNet_3D_Medical | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| UNet_Industrial | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
Graph Convolutional Network
| MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode | XLA Support |
|---|---|---|---|---|---|
| GraphSAGE | Tensorflow1 | FP32&& | NO | CNNL | NO |
NLP:
| MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode | XLA Support |
|---|---|---|---|---|---|
| transformer | TensorFlow2 | FP32 | YES | CNNL | YES |
| google_bert | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| tf_models_bert | TensorFlow2 | FP32 | YES | CNNL | NO |
| BERT_ngc | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| BERT_CRF | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
| transformer_estimator | TensorFlow1 | FP32/AMP | YES | CNNL | NO |
| google_bert(tf1) | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
Recommendation:
| MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode | XLA Support |
|---|---|---|---|---|---|
| DLRM | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | YES |
| DeepFM | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | NO |
Speech:
| MODELS | FRAMEWORK | Train Mode | Distributed Train | Infer Mode | XLA Support |
|---|---|---|---|---|---|
| Conformer | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | No |
| LPCNet | TensorFlow2 | FP32&& | YES | CNNL | No |
| Tacotron2 | TensorFlow1 | FP32&& | YES | CNNL | No |
---------- v1.7.0 2023年11月23日 ----------
- 新增了zh-NER(bi-lstm)网络, 且tf modelzoo v1.7.0与tf v1.21.0版本相对应
---------- v1.6.0 2023年9月22日 ----------
- 新增了tf1 resnet50_v1.5, 且tf modelzoo v1.6.0与tf v1.20.0版本相对应
---------- v1.5.1 2023年7月12日 ----------
- 修复了dlrm的一个 rank 的bug，更新了change log.
---------- v1.5.0 2023年7月12日 ----------
- 修复了一些bug，tf modelzoo v1.5.0与tf v1.19.0版本相对应
---------- v1.4 2023年5月17日 ----------
- 向 tensorflow2 目录内添加了 tf_models_bert 网络
---------- 2023年5月9日 ----------
- 支持网络列表删除了tensorflow1中的Resnet18,Alexnet,Vgg16,Inceptionv2,Resnet50-1.5，删除了tensorflow2中的resnet50_tf_model_official_v2.8.0,vgg16,resnet18。
- 添加了网络是否支持XLA模式的说明。
---------- v1.3 2023年3月31日 ----------
将tensorflow2/built-in 内使用 TFMM 进行推理的网络改为使用 CNNL 进行推理，涉及到的网络如下： vgg16 vgg19 resnet18 resnet50 resnet101 densenet201 centernet transformer google_bert
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