工具概述

完成算子分析&原型定义后，可使用msOpGen工具生成自定义算子工程，并进行编译部署，具体流程请参考图1。

具有如下功能：

基于算子原型定义输出算子工程。
基于性能仿真环境生成的dump数据文件输出算子仿真流水图文件。

图1 msOpGen工具使用流程介绍
点击放大

工具特性

msOpGen目前已支持的功能如下：包括算子工程创建、算子实现（Host侧&Kernel侧）、算子工程编译部署以及解析算子仿真流水图文件等。

表1 msOpGen工具功能
功能	链接
算子工程创建	创建算子工程
算子实现（Host侧&Kernel侧）	算子开发
算子工程编译部署	算子编译部署
解析算子仿真流水图文件	查看算子仿真流水图

命令汇总

执行如下命令，参数说明请参见表2。

用户按照输入的配置参数生成算子模板后，建议在运行前确认算子工程代码的安全性。

msopgen gen -i {*.json} -f {framework type} -c {Compute Resource} -lan cpp -out {Output Path}

表2 创建算子工程参数说明
参数名称	参数描述	是否必选
gen	用于生成算子开发交付件。	是
-i，--input	算子原型定义文件（.json）路径，可配置为绝对路径或者相对路径。工具执行用户需要有此路径的可读权限。	是
-f，--framework	框架类型。默认为TensorFlow框架，默认值：tf或者tensorflow Caffe框架，参数值：caffe PyTorch框架，参数值：pytorch ONNX框架，参数值：onnx Aclnn框架，参数值：aclnn 说明：所有参数值大小写不敏感。当用户使用-f aclnn时，生成简易算子工程，否则保持原功能特性生成。	否
-c，--compute_unit	算子使用的计算资源。配置格式为：ai_core-{soc version}，ai_core与{soc version}之间用中划线“-”连接。请根据实际昇腾AI处理器版本进行选择。说明： AI处理器的型号<soc_version>请通过如下方式获取：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。基于同系列的AI处理器型号创建的算子工程，其基础功能（基于该工程进行算子开发、编译和部署）通用。针对AI CPU算子，请配置为：aicpu。	是
-out，--output	生成文件所在路径，可配置为绝对路径或者相对路径，并且工具执行用户具有可读写权限。若不配置，则默认生成在执行命令的当前路径。说明：若用户指定的输出目录中存在与模板工程重名的文件，输出目录中的文件将会被模板工程的文件覆盖。	否
-m，--mode	生成交付件模式。 0：创建新的算子工程，若指定的路径下已存在算子工程，则会报错退出。 1：在已有的算子工程中追加算子。默认值：0。	否
-op，--operator	配置算子的类型，如：Conv2DTik。若不配置此参数，当算子原型定义文件中存在多个算子时，工具会提示用户选择算子。	否
-lan，--language	算子编码语言。 cpp：基于Ascend C编程框架，使用C/C++编程语言进行开发。 py：基于DSL和TIK算子编程框架，使用Python编程语言进行开发。默认值：py。	否

补充说明

msOpGen工具其他参数说明可参考表3。

表3 参数说明
参数名称	参数描述	说明
mi	仅供MindStudio侧使用。	机机接口，用户无需关注。
query	基于原型定义文件生成json时，存放sheet所有op。	机机接口，用户无需关注。

父主题： 算子工程创建（msOpGen）