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接口调用流程

动态Shape输入场景下模型推理与开发基础推理应用的流程类似,都涉及AscendCL初始化与去初始化、运行管理资源申请与释放、模型构建、模型加载、模型执行、模型卸载等。

本节中重点描述动态Shape输入场景下模型推理与开发基础推理应用的不同之处:

  • 构建模型时,需配置动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)相关的信息:

    构建模型成功后,在生成的om模型中,会新增相应的输入(下文简称动态Batch/动态分辨率/动态维度输入),在模型推理时通过该新增的输入提供具体的Batch值/分辨率/维度值。

    例如,a输入的batch size是动态的,在om模型中,会新增与a对应的b输入来描述a的batch信息。在模型执行时,准备a输入的数据结构请参见准备模型执行的输入/输出数据结构,准备b输入的数据结构、设置b输入的数据请参见以下内容。

  • 在执行模型推理前
    • 需准备动态Batch/动态分辨率/动态维度输入的数据结构:
      1. 申请动态Batch/动态分辨率/动态维度输入对应的内存前,需要先调用aclmdlGetInputIndexByName接口根据输入名称(固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME)获取模型中标识该输入的index。
        ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME是一个宏,宏的定义如下:
        #define ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME "ascend_mbatch_shape_data"
      2. 调用aclmdlGetInputSizeByIndex根据index获取输入内存大小。
      3. 调用aclrtMalloc接口根据2中的大小申请内存。

        申请动态Batch/动态分辨率/动态AIPP/动态维度输入对应的内存后,无需用户设置该内存中的数据(否则可能会导致业务异常),用户调用2中的接口后,系统会自动向该内存中填入数据。

      4. 调用aclCreateDataBuffer接口创建aclDataBuffer类型的数据,用于存放动态Batch/动态分辨率/动态维度输入数据的内存地址、内存大小。
      5. 调用aclmdlCreateDataset接口创建aclmdlDataset类型的数据,并调用aclmdlAddDatasetBuffer接口向aclmdlDataset类型的数据中增加aclDataBuffer类型的数据。
    • 需设置动态Batch/动态分辨率/动态维度参数值:
      图1 接口调用流程
      1. 调用aclmdlGetInputIndexByName接口根据输入名称(固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME)获取模型中标识该输入的index。
      2. 设置动态Batch/动态分辨率/动态维度参数值。
        • 调用aclmdlSetDynamicBatchSize接口设置动态Batch。

          此处设置的batch size只能是构建模型时设置的Batch档位中的某一个。

          也可以调用aclmdlGetDynamicBatch接口获取指定模型支持的Batch档位数以及每一档中的batch size。

        • 调用aclmdlSetDynamicHWSize接口设置动态分辨率。

          此处设置的分辨率只能是构建模型时设置的分辨率档位中的某一个。

          也可以调用aclmdlGetDynamicHW接口获取指定模型支持的分辨率档位数以及每一档中的宽、高。

        • 调用aclmdlSetInputDynamicDims接口设置动态维度的维度值。

          此处设置的动态维度的值只能是构建模型时设置的档位中的某一档。

          也可以调用aclmdlGetInputDynamicDims接口获取指定模型支持的动态维度档位数以及每一档中的值。

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