--framework或-f

参数值约束：

该参数为可选，不设置时根据指定的模型文件后缀识别, 识别规则如下。

• 当model文件后缀是prototxt时，系统识别为Caffe模型。
• 当model文件后缀是air时，系统识别为MindSpore模型。
• 当model文件后缀是pb时，系统识别为TensorFlow模型。
• 当model文件后缀是onnx时，系统识别为ONNX模型。
• 当model文件后缀是其它时，系统识别为通过aclGenGraphAndDumpForOp接口dump出来的图。

当设置了该参数时，有如下约束。

• 当取值为0时，即为Caffe框架网络模型，模型包括后缀为prototxt的模型文件和后缀为caffemodel的权重文件，并且此两个文件的op name和op type必须保持名称一致（包括大小写）。
• 当取值为3时，即为TensorFlow框架网络模型，只支持FrozenGraphDef格式，即尾缀为pb的模型文件，pb文件采用protobuf格式存储，网络模型和权值数据都储存在同一个文件中。
• 当取值为5时，即为ONNX格式网络模型，仅支持ai.onnx算子域中opset v11版本的算子，用户也可以将其他opset版本的算子（比如opset v9），通过PyTorch转换成opset v11版本的ONNX算子；而使用PyTorch训练出的pth模型需要转化为ONNX格式的模型，才能进行调优。
• 当取值为1时，即为MindSpore框架网络模型时，请务必查看如下限制：
  • 调优时，仅支持后缀为*.air的模型文件。
  • --input_format只支持配置为NCHW。--out_nodes、--is_output_adjust_hw_layout、--input_fp16_nodes、--is_input_adjust_hw_layout、--op_name_map参数不支持在MindSpore框架下使用。

--framework=0  --model=${HOME}/test/resnet50.prototxt  --weight=${HOME}/test/resnet50.caffemodel
--framework=1 --model=${HOME}/module/ResNet50_for_MindSpore_1.4.air