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学习向导

本文档用于指导开发者如何使用ATC(Ascend Tensor Compiler,简称ATC)工具进行模型转换,得到适配昇腾AI处理器的离线模型。通过本文档您可以达成以下目标:

  • 了解不同框架原始网络模型转成昇腾AI处理器离线模型的方法。
  • 能够基于本文档中的参数,转成满足不同定制要求的离线模型。
  • 掌握AIPP配置文件的配置方法,以及如何使能AIPP功能。

熟悉Linux基本命令,对机器学习、深度学习有一定了解的人员,可以更好地理解本文档。

针对新手

快速入门

ATC简介

初级功能

本章节以ATC工具支持的所有框架网络模型为例,简单介绍如何进行基础功能的模型转换。

介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。

简单介绍其他功能点场景下,比如将模型转成json文件,离线模型支持动态batch,动态分辨率等场景,如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。

适合专家

AIPP使能

单算子模型转换

专题

介绍什么是AIPP、模型转换时如何使能AIPP、根据配置文件模板如何构造AIPP配置文件,以及根据色域转换功能如何输出满足要求的图片数据等功能,并给出典型场景下的配置示例。

介绍什么是单算子描述文件、如何构造单算子描述文件,以及如何将该文件转成适配昇腾AI处理器的离线模型,用于验证单算子功能。

如果网络包含了一些没有定义的算子结构、或者含有控制流算子等场景时,则不能直接使用ATC工具转换模型,需要先按照本章的指导定制网络。

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