本地跑通 TensorFlow 通路的环境版本组合
实测日期：2026-10-30（现场复测
npu_device.open()，NPU:0 设备创建成功、tf.math.add计算正确）
一、版本组合
| 项 | 版本 / 位置 |
|---|---|
| 解释器 | Python 3.9.25，/workspace/zl_tmp/venv39/bin/python |
| TensorFlow | 2.6.5 |
| npu_device（Ascend TF adapter） | 2.6.5，装在 venv39 内，含 _npu_device_backends.so / _npu_ops.so |
| keras | 2.6.0 |
| tensorflow-estimator | 2.6.0 |
| Keras-Preprocessing | 1.1.2 |
| numpy | 1.19.5 |
| protobuf | 3.19.6 |
| absl-py | 0.15.0 |
| CANN toolkit | 9.3.0（innerversion V100R001C12B116，arch x86_64）/home/developer/Ascend/ascend-toolkit/latest |
| gcc | 13.3.0 |
| Ascend-cann-tfplugin | 未安装（系统无 tfplugin 目录） |
TF adapter 源码：/workspace/zl_tmp/tensorflow/tf_adapter_2.x（自行编译）。
npu-device 不在 pypi 上，venv39 若丢失需从该源码重新构建安装。
二、跑法
/workspace/zl_tmp/venv39/bin/python -m ttk e2e -i <用例csv> -t <用例名> \
[--compare --no-memory-check --pc --plugin --proc-timeout --run]
ttk e2e 只认上述参数；写 -d false -b release 会 unrecognized arguments 秒退。
三、必须注意的坑
-
不能用默认
python3：默认是 Python 3.12 + TF 2.21 + 无 npu_device，日志出现
npu_device not installed, falling back to CPU或Device Platform: cpu→
回落 CPU，我方算子全程不被调用，此时看到的任何 TF 报错都只是 TF 自身 CPU kernel 行为，
结论一律作废。 -
验自定义 / vendor 算子要设
ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH：本次 smoke test 出现告警
Could not load custom npu supported ops ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH empty，
不设则只会走 CANN 内置算子。 -
inplace 语义的 tf API 用例集不能标
output_tensor_indexes：
TTKtestcase_manager/testcase_e2e.py:492只把不在output_tensor_indexes里的张量算作输入，
tf.compat.v1.scatter_mul(ref, indices, updates)的ref既是输入也是输出，
标成 output 会报requires at least 3 input tensor parameters ... but testcase configured 2。
TTK 只对 torch 的 inplace 方法有_is_inplace_tensor_method特判，tf 不走那条。 -
ttk tf子命令不是主仓能力：主仓cann/ops-test-kit只有
{kernel, aclnn, e2e, geir, info, list}。ttk tf（.pb→aclgrphParseTensorFlow→ GE，
不依赖 npu_device）是我们自己的 PR225（分支feat/ttk-tf-invoke-pathway），
测试方没有该子命令，不能作为对外建议。
四、现场复测输出（摘要）
python 3.9.25
tf 2.6.5
npu_device /workspace/zl_tmp/venv39/lib/python3.9/site-packages/npu_device/__init__.py
...
core/npu_device.cpp:208] entering Create Device
core/npu_device.cpp:237] W Could not load custom npu supported ops ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH empty
core/npu_device_register.cpp:104] Npu device instance /job:localhost/replica:0/task:0/device:NPU:0 created
OK npu open
[2. 4.]
ArgMaxGrad 资料矛盾与未声明约束清单
范围：tasks/argmaxgrad/doc 三份文档 + ops-nn/index/arg_max_grad 源码交叉核对。
结论：以下 4 项均为资料一致性问题，不构成算子功能性缺陷；但会导致 ST 用例无法覆盖或用户误用，需资料侧先统一口径。
生成日期：2026-11-05。
问题 1：var 的 rank 上界，需求与 spec 冲突
项
内容
严重度
高（影响 ST 覆盖判定与用户认知）
冲突点
需求称「任意 rank」，spec 限定 [1,8]，代码无上界检查
● 01_requirement.md:47
| var | Input（REQUIRED） | FLOAT16 / FLOAT / INT32 / INT8 | 任意 rank 的 ND |
● 03_spec.yaml:12
rank: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
● 代码佐证：op_host/arg_max_grad_def.cpp 与 op_host/arch35/arg_max_grad_tiling_arch35.cpp:170 均无 rank 上界检查，只拒 rank=0（rank == 0 时拒收）。即算子实际支持任意 rank ≥ 1。
影响：ST 评审因「rank>8 是否支持无法判定」产生 GAP（RANK.HIGH、INVALID_RANK、shape-layout:F1/F2），rank>8 用例无法取舍。
建议改法（二选一，推荐方案 A）：
● 方案 A（推荐）：03_spec.yaml 将 rank 上界放开，与「任意 rank」及代码一致，例如改为 rank: 任意（≥1） 或删掉 rank 硬约束，另行说明「上界由实现/元素计数决定」；并在 requirement §3.1 补一句「rank 上界不再收窄，A5 与 A2 一致为任意 rank」。
● 方案 B：若确有上界（如框架或 proto 限制），在 requirement §3.1 与 spec 同时写明上界值及来源，并在 tiling 增补对应拒收逻辑 + UT。
问题 2：indices/updates 的形状形态，README 与需求/spec 矛盾（keepdim vs squeeze）
项
内容
严重度
高（会引导用户构造 GE 会拒收的形状）
冲突点
README 描述为 keepdim「置 1」，需求/spec 明确 keepdim 会被拒收
● README.md:37（参数说明）
indices ... shape为var的形状把第dimension维置1。
● README.md:45（约束说明）
indices与updates沿dimension轴的长度必须为1，即...只能是[2,3,1,5]（等价[2,3,5]），不支持[2,3,2,5]。
● 01_requirement.md:59
...indices/updates 只能是 squeeze 形态 [2,3,5]，不支持 [2,3,2,5]，也不支持 keepdim 的 [2,3,1,5]（rank 4 会被 GE verify 以 "The dim size of var should biger than updates(indices) 1." 拒收）
● 03_spec.yaml:42
不支持 PyTorch scatter 的一般形态（var=[2,3,4,5] dim=2 时 indices/updates 只能是 squeeze 形态 [2,3,5]；keepdim 的 [2,3,1,5] 会被 GE verify 拒收）
影响：README 的「置 1」是 keepdim 描述，与真实契约（squeeze、rank(indices)==rank(var)-1）相反。ST 评审因此把 keepdim 拒收列为 DEFECT（STRUCT.MIXED_RANK、COVERAGE.DECLARED、structure:F1），且无法判断该异常用例该不该补。
建议改法：
● README.md:37 改为「shape 为 var 去掉第 dimension 维后的形状（rank(var)==1 时为 (1,)）」。
● README.md:45 改为与 requirement/spec 一致的 squeeze 表述：「indices/updates 的 shape 为 var 去掉第 dimension 维（如 var=[2,3,4,5]、dimension=2 时为 [2,3,5]）；不支持 keepdim 形态 [2,3,1,5]，会被 GE verify 拒收」。
问题 3：设计文档中 assist 输入前后自相矛盾（A2 4 输入遗留文本）
项
内容
严重度
中（不影响实现，但误导 reviewer/后续维护）
冲突点
§5 要求「严格读取 assist 第 4 输入」，§8/需求 §6.3 明确「3 输入、assist 自生成」
● 02_design.md:87
严格读取 assist：...单算子调用（GE 图 / TTK）可以传任意 assist，语义必须与 A2 的 vcmp(indices, assist, 'eq') 一致。
● 02_design.md:102（§6.1 DFX 表）
| shape 不一致 | host 校验拒收：indices.shape != updates.shape、var.shape != assist.shape（对齐 A2 check_param 的两条硬校验） |
● 相矛盾处 02_design.md:124（§8 风险表）
| assist 可推导，是否可省 | 省掉：其值恒等于...内核直接由 (outer, D, inner) 布局的中间维直接得到，...省掉一条与 var 等大的 int32 GM 读 |
● 佐证 01_requirement.md:116、op_host/arg_max_grad_def.cpp（仅 3 输入 var/indices/updates）、op_kernel/arg_max_grad.cpp（GenAssist 内核内生成轴下标）。
影响：02_design.md:87、:102 是从 A2 ArgMaxGradD（4 输入）改写遗留的旧文本；var.shape != assist.shape 这条校验在当前 3 输入实现中已被 tiling 正确移除（见 arg_max_grad_tiling_arch35.cpp:161-163 注释），与文档冲突。
建议改法：
● 02_design.md:87 删除或改写为「轴下标（assist 等价量）由内核按 (outer, D, inner) 自生成，不再作为输入；生成语义与 A2 assist_int32_help 等价而非近似」。
● 02_design.md:102 删掉 var.shape != assist.shape 半句，仅保留 indices.shape != updates.shape。
问题 4：被选轴长度 D ≤ INT32_MAX 约束未在资料声明
项
内容
严重度
中（实现有约束，资料未公开，导致容量边界无法判定）
冲突点
代码有上限检查，README/spec/requirement 均未声明
● 代码 op_host/arch35/arg_max_grad_tiling_arch35.cpp:69-71
// 被选轴长上限: 轴下标 assist 在内核按 int32 生成... D 超过 INT32_MAX 时下标 k 回绕...
constexpr int64_t MAX_DIM_SIZE = static_cast<int64_t>(INT32_MAX);
● 代码 op_host/arch35/arg_max_grad_tiling_arch35.cpp:213
OP_CHECK_IF((tilingData_->dimSize > MAX_DIM_SIZE), ... "<= INT32_MAX", return GRAPH_FAILED);
● 三份资料均无此声明：README.md、01_requirement.md、03_spec.yaml 全文未提及被选轴长上限。
影响：ST 评审 SHAPE.INT32、FOUR_G_ELEMENTS、FOUR_G_BYTES 三个 GAP 的根因——「int32 索引容量边界无法判定」。已核实 upboundary 用例 d_b_351/d_b_421 的 4G 落在 outer（dimSize=1），不触发该拒收，属合法功能用例；真正受限的只是被选轴长度 D，此约束需写进资料。
建议改法：
● 在 README.md「约束说明」与 03_spec.yaml「constraints」补一条：「被选轴长度 D 不超过 INT32_MAX（索引以 int32 表示，超过会回绕）」，并在 01_requirement.md §3.2/§2 对应说明。
附：与 ST 评审 14 项 P2 finding 的对应关系
资料问题
直接导致的 ST 评审结论
问题 1（rank 上界）
RANK.HIGH(GAP)、INVALID_RANK(GAP)、shape-layout:F1/F2
问题 2（keepdim 形态）
STRUCT.MIXED_RANK(DEFECT)、COVERAGE.DECLARED(DEFECT)、structure:F1
问题 3（assist 描述）
评审中未显式列为 finding，但会影响 reviewer 对实现理解（建议随修复一并处理）
问题 4（D 上限未声明）
SHAPE.INT32(GAP)、FOUR_G_ELEMENTS(GAP)、FOUR_G_BYTES(GAP)
其余 6 项 P2 属纯用例缺陷（单因素变异缺失、dimval_015 字段错误、NAN-INT32、TOL-FLOAT、GEIR-2、不支持 dtype 负向覆盖），修改对象是 ST 用例本身，不在本文档范围内。