typedef enum {
    ACL_MDL_PRIORITY_INT32 = 0,    
    ACL_MDL_LOAD_TYPE_SIZET,       
    ACL_MDL_PATH_PTR,              
    ACL_MDL_MEM_ADDR_PTR,          
    ACL_MDL_MEM_SIZET,             
    ACL_MDL_WEIGHT_ADDR_PTR,        
    ACL_MDL_WEIGHT_SIZET,          
    ACL_MDL_WORKSPACE_ADDR_PTR,     
    ACL_MDL_WORKSPACE_SIZET,        
    ACL_MDL_INPUTQ_NUM_SIZET,      
    ACL_MDL_INPUTQ_ADDR_PTR,        
    ACL_MDL_OUTPUTQ_NUM_SIZET,     
    ACL_MDL_OUTPUTQ_ADDR_PTR，      
    ACL_MDL_WORKSPACE_MEM_OPTIMIZE 
} aclmdlConfigAttr;

表1 模型加载选项配置
选项	取值说明
ACL_MDL_PRIORITY_INT32	模型执行的优先级，数字越小优先级越高，取值[0,7]，可选项。默认值为0。 Atlas 训练系列产品，docker容器内安装CANN，且配置算力分组的场景，该枚举值不生效。
ACL_MDL_LOAD_TYPE_SIZET	模型加载方式，必选项。 ACL_MDL_LOAD_TYPE_SIZET（表示模型加载方式）的取值使用如下宏： ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE #define ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE 1 ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE_WITH_MEM #define ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE_WITH_MEM 2 ACL_MDL_LOAD_FROM_MEM #define ACL_MDL_LOAD_FROM_MEM 3 ACL_MDL_LOAD_FROM_MEM_WITH_MEM #define ACL_MDL_LOAD_FROM_MEM_WITH_MEM 4 ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE_WITH_Q #define ACL_MDL_LOAD_FROM_FILE_WITH_Q 5
ACL_MDL_PATH_PTR	离线模型文件路径的指针，如果选择从文件加载模型，则该选项必选。
ACL_MDL_MEM_ADDR_PTR	模型在内存中的起始地址，如果选择从内存加载模型，则该选项必选。
ACL_MDL_MEM_SIZET	模型在内存中的大小，如果选择从内存加载模型，则该选项必选，与ACL_MDL_MEM_ADDR_PTR选项配合使用。
ACL_MDL_WEIGHT_ADDR_PTR	Device上模型权值内存（存放权值数据）的指针，如果需要由用户管理权值内存，则该选项必选。若不配置该选项，则表示由系统管理内存。
ACL_MDL_WEIGHT_SIZET	权值内存大小，单位为Byte，如果需要由用户管理权值内存，则该选项必选，与ACL_MDL_WEIGHT_ADDR_PTR选项配合使用。
ACL_MDL_WORKSPACE_ADDR_PTR	Device上模型所需工作内存（存放模型执行过程中的临时数据）的指针，如果需要由用户管理工作内存，则该选项必选。若不配置该选项，则表示由系统管理内存。
ACL_MDL_WORKSPACE_SIZET	模型所需工作内存的大小，单位为Byte，如果需要由用户管理工作内存，则该选项必选，与ACL_MDL_WORKSPACE_ADDR_PTR选项配合使用。
ACL_MDL_INPUTQ_NUM_SIZET	模型输入队列大小 ,带队列加载模型时，该选项必选，与ACL_MDL_INPUTQ_ADDR_PTR选项配合使用。
ACL_MDL_INPUTQ_ADDR_PTR	模型输入队列ID的指针，带队列加载模型时，该选项必选，一个模型输入对应一个队列ID。
ACL_MDL_OUTPUTQ_NUM_SIZET	模型输出队列大小，带队列加载模型时，该选项必选，与ACL_MDL_OUTPUTQ_ADDR_PTR选项配置使用。
ACL_MDL_OUTPUTQ_ADDR_PTR	模型输出队列ID的指针，带队列加载模型时，该选项必选，一个模型输出对应一个队列ID。
ACL_MDL_WORKSPACE_MEM_OPTIMIZE	是否开启模型工作内存优化功能，1开启，0不开启。若关注内存规划或内存资源有限时，建议在模型加载前，开启工作内存优化功能，此时工作内存中不包含存放模型输入、输出数据的内存，工作内存大小会减小，达到节省内存的目的。在模型执行前，还需要由用户申请存放模型输入、输出数据的内存，因此即使在模型加载时开启工作内存优化功能，也不会影响后续的模型执行。

关于如何获取om文件，请参见模型构建。

对om模型文件大小有限制的场景下，如果使用ATC工具生成om文件时，将--external_weight参数设置为1（1表示将原始网络中的Const/Constant节点的权重保存在单独的文件中，且该文件保存在与om文件同级的weight目录下），那么在使用本接口加载om文件时，需将weight目录与om文件放在同级目录下，这时AscendCL会自行到weight目录下查找权重文件，否则可能会导致单独的权重文件加载不成功。