动态Shape输入场景下模型推理与开发基础推理应用的流程类似,都涉及AscendCL初始化与去初始化、运行管理资源申请与释放、模型构建、模型加载、模型执行、模型卸载等。
本节中重点描述动态Shape输入场景下模型推理与开发基础推理应用的不同之处:
构建模型成功后,在生成的om模型中,会新增相应的输入(下文简称动态Batch/动态分辨率/动态维度输入),在模型推理时通过该新增的输入提供具体的Batch值/分辨率/维度值。
例如,a输入的batch size是动态的,在om模型中,会新增与a对应的b输入来描述a的batch信息。在模型执行时,准备a输入的数据结构请参见准备模型执行的输入/输出数据结构,准备b输入的数据结构、设置b输入的数据请参见以下内容。
#define ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME "ascend_mbatch_shape_data"
申请动态Batch/动态分辨率/动态AIPP/动态维度输入对应的内存后,无需用户设置该内存中的数据(否则可能会导致业务异常),用户调用2中的接口后,系统会自动向该内存中填入数据。
此处设置的batch size只能是构建模型时设置的Batch档位中的某一个。
也可以调用aclmdlGetDynamicBatch接口获取指定模型支持的Batch档位数以及每一档中的batch size。
此处设置的分辨率只能是构建模型时设置的分辨率档位中的某一个。
也可以调用aclmdlGetDynamicHW接口获取指定模型支持的分辨率档位数以及每一档中的宽、高。
此处设置的动态维度的值只能是构建模型时设置的档位中的某一档。
也可以调用aclmdlGetInputDynamicDims接口获取指定模型支持的动态维度档位数以及每一档中的值。