Tensorflow Adapter For Ascend（简称TF_Adapter）致力于将昇腾AI处理器卓越的运算能力，便捷地提供给使用Tensorflow框架的开发者。 开发者只需安装TF_Adapter插件，并在现有Tensorflow脚本中添加少量配置，即可实现在昇腾AI处理器上加速自己的训练任务。
您可以通过阅读 TF_Adapter接口文档 获取更多使用细节。
您可以从源代码构建 TF_Adapter 软件包并将其安装在昇腾AI处理器环境上。
TF_Adapter 插件与 Tensorflow 有严格的匹配关系，从源码构建前，您需要确保已经正确安装了 Tensorflow v1.15.0 版本 。
tfadapter也支持由源码编译，进行源码编译前，首先确保你有昇腾910 AI处理器的环境，同时系统满足以下要求：
- Linux OS
- GCC >= 7.3.0
- CMake >= 3.14.0
- SWIG
git clone https://gitee.com/ascend/tensorflow.git
cd tensorflow
chmod +x build.sh
./build.sh
脚本执行成功后，会在output目录生成tfadapter.tar压缩文件。
解压tfadapter.tar文件，生成npu_bridge-1.15.0-py3-none-any.whl, 然后使用 pip 安装 TF_Adapter 插件。
pip install npu_bridge-1.15.0-py3-none-any.whl
需要注意的是， 您应当保证安装路径与您编译时指定的 python 解释器搜索路径是一致的。
欢迎参与贡献。
https://gitee.com/ascend/tensorflow/wikis/Home?sort_id=3076366
Release Notes请参考RELEASE.