动态AIPP(单个动态AIPP输入)
基本原理
若模型推理时包含动态AIPP特性,在模型推理时,需调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的AIPP配置,模型支持的AIPP模式已提前在构建模型时配置(使用ATC工具的insert_op_conf参数)。
- 动态AIPP和动态Batch同时使用时:
- 调用aclmdlCreateAIPP接口设置batchSize时,batchSize要设置为最大batch size。
- 模型中需要进行动态AIPP处理的data节点,其对应的输入内存大小需按照最大Batch来申请。
- 动态AIPP和动态分辨率同时使用时:
- 若在设置动态AIPP参数时,开启了抠图或缩放或补边功能,则不能与动态分辨率同时使用。
- 若在设置动态AIPP参数时,未开启抠图或缩放或补边功能,在与动态分辨率同时使用时,需确保通过aclmdlSetAIPPSrcImageSize接口设置的宽、高与通过aclmdlSetDynamicHWSize接口设置的宽、高相等,都必须设置成模型转换时动态分辨率最大档位的宽、高。
- 模型中需要进行动态AIPP处理的data节点,其对应的输入内存大小需按照最大分辨率(宽、高)来申请。
- 对同一个模型,AIPP(包括静态AIPP和动态AIPP)与动态维度(ND格式)不能同时使用。
示例代码
调用接口后,需增加异常处理的分支,并记录报错日志、提示日志,此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。
// 1.模型加载,加载成功后,再设置动态AIPP参数值 // ...... // 2.准备模型描述信息modelDesc_,准备模型的输入数据input_和模型的输出数据output_ // 3.自定义函数,设置动态AIPP参数值 int ModelSetDynamicAIPP() { // 3.1 获取标识动态AIPP输入的index size_t index; // modelDesc_为aclmdlCreateDesc表示模型描述信息,根据1中加载成功的模型的ID,获取该模型的描述信息 aclError ret = aclmdlGetInputIndexByName(modelDesc_, ACL_DYNAMIC_AIPP_NAME, &index); // 3.2 设置动态AIPP参数值 uint64_t batchNumber = 1; aclmdlAIPP *aippDynamicSet = aclmdlCreateAIPP(batchNumber); ret = aclmdlSetAIPPSrcImageSize(aippDynamicSet, 256, 224); ret = aclmdlSetAIPPInputFormat(aippDynamicSet, ACL_YUV420SP_U8); ret = aclmdlSetAIPPCscParams(aippDynamicSet, 1, 256, 443, 0, 256, -86, -178, 256, 0, 350, 0, 0, 0, 0, 128, 128); ret = aclmdlSetAIPPRbuvSwapSwitch(aippDynamicSet, 0); ret = aclmdlSetAIPPDtcPixelMean(aippDynamicSet, 0, 0, 0, 0, 0); ret = aclmdlSetAIPPDtcPixelMin(aippDynamicSet, 0, 0, 0, 0, 0); ret = aclmdlSetAIPPPixelVarReci(aippDynamicSet, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0); ret = aclmdlSetAIPPCropParams(aippDynamicSet, 1, 2, 2, 224, 224, 0); ret = aclmdlSetInputAIPP(modelId_, input_, index, aippDynamicSet); ret = aclmdlDestroyAIPP(aippDynamicSet); // ...... } // 4.自定义函数,执行模型 int ModelExecute(int index) { aclError ret; // 4.1 调用自定义函数,设置动态AIPP参数值 ret = ModelSetDynamicAIPP(); // 4.2 执行模型,modelId_表示加载成功的模型的ID,input_和output_分别表示模型的输入和输出 ret = aclmdlExecute(modelId_, input_, output_); // ...... } // 5.处理模型推理结果 // TODO
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