--framework
功能说明
原始网络模型框架类型。
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品不支持Caffe框架。
关联参数
无。
参数取值
参数值:
- 0:Caffe
- 1:MindSpore框架*.air格式的模型文件或TorchAir通过export导出的标准*.air格式文件
- 3:TensorFlow
- 5:ONNX
参数值约束:
- 当--mode为1时,该参数可选,可以指定Caffe、TensorFlow、ONNX原始模型转成json,不指定时默认为离线模型转json,如果指定时需要保证--om模型和--framework类型对应一致,例如:
--mode=1 --framework=0 --om=$HOME/module/resnet50.prototxt --mode=1 --framework=3 --om=$HOME/module/resnet50_tensorflow*.pb --mode=1 --framework=5 --om=$HOME/module/resnet50.onnx
- 当--mode为0或3时,该参数必选,可以指定Caffe、TensorFlow、MindSpore或ONNX。
- 当取值为0时,即为Caffe框架网络模型,模型包括后缀为prototxt的模型文件和后缀为caffemodel的权重文件,并且此两个文件的op name和op type必须保持名称一致(包括大小写)。
- 当取值为3时,即为TensorFlow框架网络模型,只支持FrozenGraphDef格式,即尾缀为pb的模型文件,pb文件采用protobuf格式存储,网络模型和权值数据都储存在同一个文件中。
- 当取值为5时,即为ONNX格式网络模型,支持ai.onnx算子域中opset v11~v15版本的算子;而PyTorch框架的pth模型需要转化为ONNX格式的模型,才能进行模型转换。
- 当取值为1时,即为MindSpore框架网络模型时,请务必查看如下限制:
- 模型转换时,仅支持后缀为*.air的模型文件;
- --mode只支持配置为0;
- --input_format只支持配置为NCHW,配置其它值无效,但模型转换成功;
- 在MindSpore框架下,使用--out_nodes、--is_output_adjust_hw_layout、--input_fp16_nodes、--is_input_adjust_hw_layout、--op_name_map参数不生效,但模型转换成功;
- 当模型大小超过2G时,在MindSpore框架中保存模型时会同时生成*.air文件、weight文件夹及其中的权重文件,在模型转换时,需要将weight文件夹与*.air文件存放在同级目录下,否则模型转换报错。
推荐配置及收益
无。
示例
- Caffe框架:
--mode=0 --framework=0 --model=$HOME/module/resnet50.prototxt --weight=$HOME/module/resnet50.caffemodel --output=$HOME/module/out/caffe_resnet50 --soc_version=<soc_version>
- MindSpore框架:
--mode=0 --framework=1 --model=$HOME/module/ResNet50.air --output=$HOME/module/out/ResNet50_mindspore --soc_version=<soc_version>
- TensorFlow框架:
--mode=0 --framework=3 --model=$HOME/module/resnet50_tensorflow*.pb --output=$HOME/module/out/tf_resnet50 --soc_version=<soc_version>
- ONNX网络模型:
--mode=0 --framework=5 --model=$HOME/module/resnet50.onnx --output=$HOME/module/out/onnx_resnet50 --soc_version=<soc_version>
支持的型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 推理系列产品
Atlas 训练系列产品
Atlas 200/500 A2推理产品
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
依赖约束
无。
父主题: 输入选项