动态AIPP（单个动态AIPP输入）

本节介绍单个动态AIPP输入的模型，在执行模型推理时的关键接口、示例代码。

接口调用流程

动态AIPP场景下模型推理与模型推理的流程类似，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AIPP场景下模型推理与模型推理的不同之处：

模型构建时，需配置动态AIPP相关参数：
构建模型时，需通过ATC工具的insert_op_conf参数配置动态AIPP模式。ATC工具的参数说明请参见《ATC工具使用指南》。

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AIPP输入），在模型推理时通过该新增的输入提供具体的AIPP配置值。

例如，a输入的AIPP配置是动态的，在om模型中，会有与a对应的b输入来描述a的AIPP配置信息。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：
- 准备动态AIPP输入的数据结构：
  1. 申请动态AIPP输入对应的内存前，需要先调用aclmdlGetAippDataSize接口获取内存大小。
    同时，旧版本中调用aclmdlGetInputSizeByIndex接口获取内存大小的方式依然支持，但该方式在batch size不固定的场景下获取到的内存大小可能为0，此时用户需自行预估内存大小。若调用aclmdlGetInputSizeByIndex接口获取内存大小，还需提前调用aclmdlGetInputIndexByName接口根据输入名称（固定为ACL_DYNAMIC_AIPP_NAME宏，表示ascend_dynamic_aipp_data）获取模型中标识该输入的index。
  2. 调用aclrtMalloc接口根据1中的大小申请内存。
    申请动态AIPP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。
  3. 调用aclCreateDataBuffer接口创建aclDataBuffer类型的数据，用于存放动态AIPP输入数据的内存地址、内存大小。
  4. 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。
- 设置动态AIPP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_AIPP_NAME）获取模型中标识该输入的index。
  2. 设置动态AIPP参数值。
    1. 调用aclmdlCreateAIPP接口创建aclmdlAIPP类型。
    2. 根据实际需求，调用aclmdlAIPP数据类型下的操作接口设置动态AIPP参数值。
    3. 动态AIPP场景下，aclmdlSetAIPPSrcImageSize接口（设置原始图片的宽和高）必须调用。
    4. 调用aclmdlSetInputAIPP接口设置模型推理时的动态AIPP数据。
    5. 及时调用aclmdlDestroyAIPP接口销毁aclmdlAIPP类型。

示例代码

本节中的示例重点介绍模型推理的代码逻辑，AscendCL初始化和去初始化请参见AscendCL初始化，运行管理资源申请与释放请参见运行管理资源申请与释放。

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. AscendCL初始化

// 2. 申请运行管理资源

// 3.模型加载，加载成功后，再设置动态AIPP参数值
// ......

// 4.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_

// 5.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);
		
    // ......
}
// 6.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_);
        // ......
}

// 7.处理模型推理结果

// 8. 释放运行管理资源

// 9. AscendCL去初始化

// ......

          

        

      
     

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