动态Batch/动态分辨率/动态维度（设置多档维度值）

视频课程

通过在线视频课程学习该功能，请参见CANN应用开发进阶。

接口调用流程

动态Shape输入场景下模型推理与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：
若模型推理时包含动态Batch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batch size，模型支持的batch size已提前在构建模型时配置（使用ATC工具的dynamic_batch_size参数）。

若模型推理时包含动态分辨率特性，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分辨率，模型支持的分辨率已提前在构建模型时配置（使用ATC工具的dynamic_image_size参数）。

若模型推理时包含动态维度（ND格式）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维度值，模型支持哪些维度值已提前在构建模型时配置（使用ATC工具的dynamic_dims参数）。

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2。

ATC工具的参数说明请参见《ATC工具使用指南》。
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.b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.b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。

对同一个模型，不能同时调用aclmdlSetDynamicBatchSize接口设置动态Batch、调用aclmdlSetDynamicHWSize接口设置动态分辨率、调用aclmdlSetInputDynamicDims接口设置动态维度的维度值，只能调用其中一种。
申请模型推理的输出内存时，可以按照各档位的实际大小申请内存，也可以调用aclmdlGetOutputSizeByIndex接口获取内存大小后再申请内存（建议使用该方式，确保内存足够）。
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。

动态Batch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Batch
// ......

// 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Batch
int  ModelSetDynamicInfo()
{
        size_t index;
        // 3.1 获取动态Batch输入的index，标识动态Batch输入的输入名称固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME
        aclError ret = aclmdlGetInputIndexByName(modelDesc_, ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME, &index);
        // 3.2 设置Batch
        // modelId_表示加载成功的模型的ID，input_表示aclmdlDataset类型的数据，index表示标识动态Batch输入的输入index，batchSize表示Batch数（此处以8为例）
        uint64_t batchSize = 8;
        ret = aclmdlSetDynamicBatchSize(modelId_, input_, index, batchSize);
        // ......
}

// 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Batch
	ret = ModelSetDynamicInfo();
        // 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

动态分辨率示例代码

// 1.模型加载，加载成功后，再设置动态分辨率
// ......

// 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，设置动态分辨率
int  ModelSetDynamicInfo()
{
		size_t index;
                // 3.1 获取动态分辨率输入的index，标识动态分辨率输入的输入名称固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME
		aclError ret = aclmdlGetInputIndexByName(modelDesc_, ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME, &index);
                // 3.2 设置输入图片分辨率，modelId_表示加载成功的模型的ID，input_表示aclmdlDataset类型的数据，index表示标识动态分辨率输入的输入index
                uint64_t height = 224;
		uint64_t width = 224;
		ret = aclmdlSetDynamicHWSize(modelId_, input_, index, height, width);
                // ......
}

// 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，设置动态分辨率
	ret = ModelSetDynamicInfo();
        // 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

ND格式，动态维度示例代码

// 1.模型加载，加载成功后，再设置动态维度
// ......

// 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，设置动态维度
int  ModelSetDynamicInfo()
{
        size_t index;
        // 3.1 获取动态维度输入的index，标识动态维度输入的输入名称固定为ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME
        aclError ret = aclmdlGetInputIndexByName(modelDesc_, ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME, &index);
        // 3.2 设置具体档位信息，包括维度数dimCount和各个维度的数值，modelId_表示加载成功的模型的ID，input_表示aclmdlDataset类型的数据，index表示标识动态维度输入的输入index
        aclmdlIODims currentDims;
        currentDims.dimCount = 4;
        currentDims.dims[0] = 8;
        currentDims.dims[1] = 3;
        currentDims.dims[2] = 224;
        currentDims.dims[3] = 224;
        ret = aclmdlSetInputDynamicDims(modelId_, input_, index, &currentDims);
        // ......
}

// 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，设置动态维度
	ret = ModelSetDynamicInfo();
        // 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

父主题： 模型动态Shape输入推理