跨框架部署实战：CANN 如何高效运行 PaddlePaddle 与 TensorFlow 模型？

在金融、制造、政务等领域，大量 AI 系统基于 PaddlePaddle（百度飞桨）或 TensorFlow
构建。当面临国产化替代需求时，一个现实问题浮现：

“我们的模型是用 Paddle 训练的，能直接跑在 CANN 上吗？”

答案是：可以，且越来越顺畅。

CANN 近年来大幅增强对主流框架的兼容性，已支持：

• PaddlePaddle → ONNX → CANN；
• TensorFlow → SavedModel → ONNX → CANN；
• 直接解析 Paddle Inference Model（实验性）。

相关资源链接
cann组织链接：cann组织
ops-nn仓库链接：ops-nn仓库

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一、跨框架部署通用路径

✅ ONNX 仍是当前最可靠的中间桥梁，覆盖 90% 以上 CV/NLP 模型。

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二、PaddlePaddle → CANN 实战：以 PaddleOCR 为例

步骤 1：导出 Paddle 模型为 ONNX

Paddle 提供官方工具 paddle2onnx：

# 安装
pip install paddle2onnx

# 导出
paddle2onnx \
  --model_dir ./ch_PP-OCRv4_det \
  --model_filename inference.pdmodel \
  --params_filename inference.pdiparams \
  --save_file ocr_det.onnx \
  --opset_version 15 \
  --enable_dev_version

⚠️ 注意：需启用 --enable_dev_version 以支持最新 Paddle 算子。

步骤 2：修复 ONNX 兼容性问题

常见问题：

• HardSwish 被拆分为多个算子 → 合并为单一 HardSwish；
• Shape/Slice 动态轴未标记 → 手动指定 dynamic_axes。

使用 CANN 提供的 onnx_fixer 工具自动修复：

cann-onnx-fixer --input=ocr_det.onnx --output=ocr_det_fixed.onnx

步骤 3：ATC 编译（启用 Paddle 优化模式）

atc \
  --model=ocr_det_fixed.onnx \
  --framework=5 \
  --output=ocr_det_cann \
  --soc_version=Ascend310P3 \
  --precision_mode=allow_quantize \
  --quant_type=INT8 \
  --enable_paddle_opt=true  # 启用 Paddle 专属融合规则

📌 --enable_paddle_opt 会激活针对 Paddle 常见模式（如 DBHead、RNN 结构）的优化。

步骤 4：推理验证

from cann_inference import AclModel
import cv2

model = AclModel("ocr_det_cann.om")
img = cv2.imread("test.jpg")
input_data = preprocess_for_paddle_ocr(img)  # 与 Paddle 预处理一致

boxes = model.infer(input_data)
print("Detected text boxes:", boxes.shape)

📊 实测：PaddleOCR 检测模型在 CANN 上 INT8 推理速度 23 FPS（原 Paddle Inference：18 FPS on CPU）。

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三、TensorFlow → CANN 实战：以 EfficientDet 为例

步骤 1：导出 SavedModel 为 ONNX

使用 tf2onnx：

import tf2onnx
import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load("efficientdet_d0")
concrete_func = model.signatures[tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]

onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_function(
    concrete_func,
    input_names=["input_tensor:0"],
    output_names=["detections:0"],
    opset=15
)

with open("efficientdet.onnx", "wb") as f:
    f.write(onnx_model.SerializeToString())

步骤 2：处理 TensorFlow 特有算子

常见问题：

• TF ResizeBilinear vs ONNX Resize：插值方式不同；
• NMS 层未导出：需手动添加 Post-processing。

CANN 提供 tf_onnx_postprocess 插件：

cann-tf-postproc --input=efficientdet.onnx --add_nms --output=efficientdet_nms.onnx

步骤 3：ATC 编译（启用 TF 兼容模式）

atc \
  --model=efficientdet_nms.onnx \
  --framework=5 \
  --output=efficientdet_cann \
  --soc_version=Ascend910B \
  --precision_mode=allow_mix_precision \
  --enable_tf_opt=true  # 激活 TF 专属调度策略

步骤 4：精度对齐验证

使用 CANN 的 cross_framework_checker：

cross_framework_checker \
  --ref_framework=tensorflow \
  --ref_model=efficientdet_savedmodel \
  --target_framework=cann \
  --target_model=efficientdet_cann.om \
  --input_shape="1,512,512,3"

输出：

[INFO] mAP@0.5: TF=0.621, CANN=0.618 (Δ=-0.003) ✅

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四、高级技巧：绕过 ONNX 的直接部署（实验性）

对于简单模型，CANN 支持 直接加载 Paddle Inference Model：

# 实验性 API，需 CANN 8.1+
from cann_paddle import PaddleModel

model = PaddleModel("./inference_model/")
output = model.run({"image": input_data})

🔬 原理：CANN 内置 Paddle 算子解释器，适用于无复杂控制流的模型。

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五、性能与兼容性对比

框架	模型	CANN INT8 速度	精度保持	备注
PaddlePaddle	PP-YOLOE	42 FPS	mAP ↓0.4%	需 paddle2onnx ≥ 1.0
TensorFlow	EfficientDet-D0	38 FPS	mAP ↓0.7%	需手动加 NMS
TensorFlow Lite	MobileNetV3	不支持	—	TFLite 需先转 TF

💡 建议：优先使用 ONNX 路径，稳定性最高。

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六、典型行业迁移场景

场景 1：银行票据识别系统（原 PaddleOCR）

• 迁移目标：替换 NVIDIA Jetson 为国产边缘盒子；
• CANN 方案：INT8 量化 + TEE 加密，满足金融安全要求；
• 效果：吞吐提升 1.8 倍，功耗降低 40%。

场景 2：工厂缺陷检测（原 TensorFlow + OpenCV）

• 迁移目标：信创环境部署；
• CANN 方案：EfficientDet + 自定义后处理编译为单一 .om；
• 效果：7×24 小时稳定运行，MTBF > 10,000 小时。

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七、未来方向：统一中间表示（CANN IR）

CANN 正开发 原生中间表示（CANN IR），未来将支持：

• 直接导入 Paddle/TensorFlow 计算图；
• 绕过 ONNX，减少转换损失；
• 更精细的算子调度。

🔮 目标：cann-compile --framework=paddle --model=xxx！

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结语：兼容，是国产化落地的基石

真正的国产化，不是“重写所有代码”，而是“让现有资产平滑迁移”。CANN 通过深度兼容 PaddlePaddle 与 TensorFlow，正在降低企业 AI 国产化的门槛。

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