aclgrphCalibration

graph

输入

待修改的用户原始Graph。

quantizeConfigs

输入

map表，key为参数类型，value为参数值，均为字符串格式，描述执行接口所需要的配置选项。具体配置参数如下所示:

• INPUT_DATA_DIR：必填，用于计算量化因子的数据bin文件路径，建议传入不少于一个batch的数据。如果模型有多个输入，则输入数据文件以英文逗号分隔。
• INPUT_SHAPE：必填，输入数据的shape。例如："input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2"。指定的节点必须放在双引号中，节点中间使用英文分号分隔。input_name必须是Graph中的节点名称。
• SOC_VERSION：必填，进行训练后量化校准推理时，所使用的芯片名称。

  Atlas 200/300/500 推理产品参数值：Ascend310

  Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）参数值：Ascend310P1、Ascend310P3

  Atlas 训练系列产品参数值：AscendxxxA、AscendxxxB

  Atlas 200/500 A2推理产品参数值：Ascend310B1、Ascend310B2、Ascend310B3、Ascend310B4

  Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品参数值：AscendxxxB1、AscendxxxB2、AscendxxxB3、AscendxxxB4，AscendxxxB4-1；xxx请替换为具体取值。

  <soc_version>查询方法为：

  • 在安装昇腾AI处理器的服务器执行npu-smi info命令进行查询，获取Chip Name信息。实际配置值为AscendChip Name，例如Chip Name取值为xxxyy，实际配置值为Ascendxxxyy。
• INPUT_FORMAT：选填，输入数据的排布格式，支持"NCHW"、"NHWC"、"ND"。
• INPUT_FP16_NODES：选填，指定输入数据类型为FP16的输入节点名称。
• CONFIG_FILE：选填，用于配置高级选项的配置文件路径。配置文件的示例请参考简易配置文件。
• LOG_LEVEL：选填，设置训练后量化时的日志等级，该参数只控制训练后量化过程中显示的日志级别，默认显示info级别：
  • debug：输出debug/info/warning/error/event级别的日志信息。
  • info：输出info/warning/error/event级别的日志信息。
  • warning：输出warning/error/event级别的日志信息。
  • error：输出error/event级别的日志信息。
  此外，训练后量化过程中的日志打屏以及日志落盘信息由AMCT_LOG_DUMP环境变量进行控制：

  • export AMCT_LOG_DUMP=1：表示日志打印到屏幕，不保存量化因子record文件和graph文件。
  • export AMCT_LOG_DUMP=2：将日志落盘到当前路径的“amct_log_{timestamp}/amct_acl.log”文件中，同时在“amct_log_{timestamp}”目录下保存量化因子record文件record.txt。
  • export AMCT_LOG_DUMP=3：将日志落盘到当前路径的“amct_log_{timestamp}/amct_acl.log”文件中，同时在“amct_log_{timestamp}”目录下保存量化因子record文件record.txt和包含量化过程中各阶段的图描述信息的graph文件。

  为防止日志文件、record文件、graph文件持续落盘导致磁盘被写满，请及时清理这些文件。

  如果用户配置了ASCEND_WORK_PATH环境变量，则上述日志、量化因子record文件和graph文件存储到该环境变量指定的路径下，例如ASCEND_WORK_PATH=/home/test，则存储路径为：/home/test/amct_acl/amct_log_{pid}_时间戳。其中，amct_acl模型转换过程中会自动创建，{pid}为进程号。

  说明：

  上述日志文件、record文件、graph文件重新执行量化时会被覆盖，请用户自行进行保存。此外，由于生成的日志文件大小和所要量化模型层数有关，请用户确保服务器有足够空间：

  以量化resnet101模型为例，日志级别设置为INFO，日志文件大小为12KB左右，中间临时文件大小为260MB左右；日志级别设置为DEBUG，日志文件大小为390KB左右，中间临时文件大小为430MB左右。

• OUT_NODES：选填，用户Graph的输出节点名。
• DEVICE_ID：选填，指定设备ID，默认为0。
  • Atlas 200/300/500 推理产品，支持该配置参数。
  • Atlas 训练系列产品，支持该配置参数。
  • Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器），支持该配置参数。
  • Atlas 200/500 A2推理产品，支持该配置参数。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持该配置参数。
• infer_aicore_num：选填，进行训练后量化校准推理时，使用的AI Core数目；不建议配置，如需配置，则只能配置为默认值。不同芯片版本该参数默认值不同，可从"${INSTALL_DIR}/x86_64-linux/data/platform_config/<soc_version>.ini"文件中查看，该文件中如下参数的取值即为aicore_num的默认取值：

  [SoCInfo]
  #aicore_num默认值，默认值即为最大值，实际模型转换时，xx请替换为具体取值
  ai_core_cnt=xx 

  其中，${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。例如，若安装的Ascend-cann-toolkit软件包，则安装后文件存储路径为：$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest。

• IP_ADDR：指定NCS所在服务器的IP地址。
  • Atlas 200/300/500 推理产品，不支持配置该参数。
  • Atlas 训练系列产品，不支持该配置参数。
  • Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器），不支持该配置参数。
  • Atlas 200/500 A2推理产品，Ascend RC场景支持该配置参数，且必填。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，不支持该配置参数。
• PORT：指定NCS所在服务器端口。
  • Atlas 200/300/500 推理产品，不支持配置该参数。
  • Atlas 训练系列产品，不支持该配置参数。
  • Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器），不支持该配置参数。
  • Atlas 200/500 A2推理产品，Ascend RC场景支持该配置参数，且必填。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，不支持该配置参数。
• INSERT_OP_CONF：插入算子的配置文件路径与文件名，例如aipp预处理算子。

  配置文件路径和文件名：支持大小写字母（a-z，A-Z）、数字（0-9）、下划线（_）、中划线（-）、句点（.）、中文字符；文件后缀不局限于.cfg格式，但是配置文件中的内容需要满足prototxt格式。

  配置文件的内容示例如下：

  aipp_op {
     aipp_mode:static
     input_format:YUV420SP_U8
     csc_switch:true
     var_reci_chn_0:0.00392157
     var_reci_chn_1:0.00392157
     var_reci_chn_2:0.00392157
  }

  关于配置文件详细配置以及参数说明，请参见AIPP使能章节。

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graphStatus

SUCCESS：图修改成功。

其他：修改失败