# map_output【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Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品支持Atlas A2 推理系列产品/Atlas A2 训练系列产品支持函数功能给FlowNode映射输出表示将pp的第pp_output_index个输出给到FlowNode的第node_output_index个输出返回映射好的FlowNode节点。可选调方法不调用会默认按顺序去映射FlowNode和pp的输出。函数原型map_output(node_output_index, pp, pp_output_index)参数说明参数名称数据类型取值说明node_output_indexintFlowNode输出index。ppUnion[GraphProcessPoint, FuncProcessPoint]FlowNode节点映射的pp。可以是GraphProcessPoint或者FuncProcessPoint。pp_output_indexintpp的输出index。返回值正常场景下返回None。异常情况如下会抛出DfException异常。可以通过捕捉异常获取DfException中的error_code与message查看具体的错误码及错误信息。详细信息请参考DataFlow错误码。调用示例import dataflow as df pp df.FuncProcessPoint(...) flow_node df.FlowNode(input_num2, output_num2) flow_node.add_process_point(pp) flow_node.map_input(0, pp, 0) flow_node.map_input(1, pp, 1) flow_node.map_output(0, pp, 1) flow_node.map_output(1, pp, 0) # 构建连边关系 flow_node_out flow_node(data, data1)约束说明无【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