单算子描述文件配置
本章节中的单算子是基于Ascend IR定义的，描述文件为json格式。关于json描述文件中各参数的解释请参见描述文件参数说明，关于单算子的定义请参见《算子清单》。
- format为ND：
该示例中的单算子转换后的离线模型为：gemm.om
[ { "op": "GEMM", "name": "gemm", "input_desc": [ { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float16" }, { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float16" }, { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float16" }, { "format": "ND", "shape": [], "type": "float16" }, { "format": "ND", "shape": [], "type": "float16" } ], "output_desc": [ { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float16" } ], "attr": [ { "name": "transpose_a", "type": "bool", "value": false }, { "name": "transpose_b", "type": "bool", "value": false } ] } ] - format为NCHW：
该示例中的单算子转换后的离线模型为：conv2d.om
[ { "op": "Conv2D", "name": "conv2d", "input_desc": [ { "format": "NCHW", "shape": [1, 3, 16, 16], "type": "float16" }, { "format": "NCHW", "shape": [3, 3, 3, 3], "type": "float16" } ], "output_desc": [ { "format": "NCHW", "shape": [1, 3, 16, 16], "type": "float16" } ], "attr": [ { "name": "strides", "type": "list_int", "value": [1, 1, 1, 1] }, { "name": "pads", "type": "list_int", "value": [1, 1, 1, 1] }, { "name": "dilations", "type": "list_int", "value": [1, 1, 1, 1] } ] } ] - Tensor的实现format与原始format不同
ATC模型转换时，会将origin_format与origin_shape转成离线模型需要的format与shape。
该示例中的单算子转换后的离线模型为：add.om[ { "op": "Add", "name": "add", "input_desc": [ { "format": "NC1HWC0", "origin_format": "NCHW", "shape": [8, 1, 16, 4, 16], "origin_shape": [8, 16, 16, 4], "type": "float16" }, { "format": "NC1HWC0", "origin_format": "NCHW", "shape": [8, 1, 16, 4, 16], "origin_shape": [8, 16, 16, 4], "type": "float16" } ], "output_desc": [ { "format": "NC1HWC0", "origin_format": "NCHW", "shape": [8, 1, 16, 4, 16], "origin_shape": [8, 16, 16, 4], "type": "float16" } ] } ] - 输入指定为常量
该场景下，支持设置为常量的输入，新增is_const和const_value两个参数，分别表示是否为常量以及常量取值，const_value当前仅支持一维list配置，具体配置个数由shape取值决定，例如，如下样例中shape为2，则const_value中列表个数为2；const_value中取值类型由type决定，假设type取值为float16，则单算子编译时会自动将const_value中的取值转换为float16格式的取值。
该示例中的单算子转换后的离线模型为：resizeBilinearV2.om
[ { "op": "ResizeBilinearV2", "name": "resizeBilinearV2", "input_desc": [ { "format": "NHWC", "name": "x", "shape": [ 4, 16, 16, 16 ], "type": "float16" }, { "format": "NHWC", "is_const": true, "const_value": [49, 49], "name": "size", "shape": [ 2 ], "type": "int32", "test": [7, 7.0] } ], "output_desc": [ { "format": "NHWC", "name": "y", "shape": [ 4, 48, 48, 16 ], "type": "float" } ], "attr": [ { "name": "align_corners", "type": "bool", "value": false }, { "name": "half_pixel_centers", "type": "bool", "value": false } ] } ] - 可选输入（optional input）：
当存在可选输入，且可选输入没有输入数据时，则必须将可选输入的format配置为RESERVED，同时将type配置为UNDEFINED；若可选输入有输入数据时，则按其输入数据的format、type配置即可。
该示例中的单算子转换后的离线模型为：matMulV2.om[ { "op": "MatMulV2", "name": "matMulV2", "input_desc": [ { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float" }, { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float" }, { "format": "RESERVED", "shape": [], "type": "UNDEFINED" }, { "format": "RESERVED", "shape": [], "type": "UNDEFINED" } ], "attr": [ { "name": "transpose_x1", "type": "bool", "value": false }, { "name": "transpose_x2", "type": "bool", "value": false } ], "output_desc": [ { "format": "ND", "shape": [16, 16], "type": "float" } ] } ] - 输入个数不确定（动态输入场景）：
该场景下，单算子的输入个数不确定。此处以AddN单算子为例。
该示例中的单算子转换后的离线模型为：addN.om
- 构造的单算子json文件使用动态输入dynamic_input参数，而不使用Tensor的名称name参数，构造的描述文件为：
该场景下算子的dynamic_input取值必须和算子信息库中该算子定义的输入name的取值相同。
具体设置几个输入，由AddN单算子描述文件属性参数中N的取值决定，用户可以自行修改输入的个数，但是必须和属性中N的取值匹配。（该说明仅针对AddN算子生效，其他动态输入算子的约束以具体算子为准。）[ { "op": "AddN", "name": "addN", "input_desc": [ { "dynamic_input": "x", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" }, { "dynamic_input": "x", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "int32" }, { "dynamic_input": "x", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" } ], "output_desc": [ { "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" } ], "attr": [ { "name": "N", "type": "int", "value": 3 } ] } ] - 构造的单算子json文件使用Tensor的名称name参数，而不使用动态输入dynamic_input参数，构造的描述文件为：
该场景下算子的name取值必须和算子原型定义中算子的输入名称相同，根据输入的个数自动生成x0、x1、x2……。
具体设置几个Tensor名称，由AddN单算子描述文件属性参数中N的取值决定，用户可以自行修改Tensor名称的个数，但是必须和属性中N的取值匹配，例如N取值为3，则name取值分别设置为x0、x1、x2。（该说明仅针对AddN算子生效，其他动态输入算子的约束以具体算子为准。）[ { "op": "AddN", "name": "addN", "input_desc": [ { "name":"x0", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" }, { "name":"x1", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "int32" }, { "name":"x2" "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32", } ], "output_desc": [ { "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" } ], "attr": [ { "name": "N", "type": "int", "value": 3 } ] } ]
- 构造的单算子json文件使用动态输入dynamic_input参数，而不使用Tensor的名称name参数，构造的描述文件为：
父主题： 配置文件样例