请教一下机器学习PAI的问题，如何在baldeDISC设置某些算子不被替换

在阿里云机器学习PAI上使用BladeDISC时，您可以通过添加“黑名单”来设置某些算子不被替换。黑名单是一个包含不希望替换的算子名称列表的文本文件。以下是在PAI上使用BladeDISC时设置黑名单的步骤：

1. 创建黑名单文件

   在任何文本编辑器中创建一个名为“blacklist.txt”的文件，并将不希望替换的算子名称按行添加到其中。例如：

   BatchMatMulV2
   Conv2D
   MaxPool
   

2. 上传黑名单文件

   将“blacklist.txt”文件上传到您的PAI工作空间。您可以在PAI控制台的“文件管理器”中上传此文件。

3. 添加黑名单参数

   在调用BladeDISC的过程中，将“blacklist.txt”文件的路径添加到命令行参数中。例如：

   bladedisc_convert --input-file=model.pb --output-file=model.blade --black-list=/path/to/blacklist.txt
   

   注意，/path/to/blacklist.txt应替换为您上传黑名单文件的实际路径。

   也可以在PAI控制台的“创建提交”页面中为BladeDISC作业添加参数，在“参数”字段中添加--black-list=/path/to/blacklist.txt参数。

通过以上步骤，您可以在使用BladeDISC时设置某些算子不被替换，从而实现更精细化的控制和优化。

在BladeDISC中，可以通过修改算子的属性来控制是否对该算子进行替换。具体的做法如下：

打开BladeDISC的控制台，在左侧的“算子库”中选择需要修改的算子。

在右侧的“算子属性”中，找到“替换”属性，并将其设置为“否”。

保存修改后的算子属性，退出控制台。

这样设置之后，BladeDISC在进行图优化和代码生成时，就不会对该算子进行替换了。需要注意的是，如果一个算子被设置为不可替换，可能会影响整个计算图的优化效果，因此需要根据具体的情况进行权衡和调整。

在tf/torch侧都有相应的黑名单配置此回答整理自钉钉群BladeDISC用户支持群