批量算子模型文件生成

用法	python3 run_generate_model.py -m <mode> -t <npu_type> -p <pipeline> -pool <pool_size>
参数名称	<mode>：算法模式，<mode>支持ALL以及PCAR，Flat，IVFPQ，SQ8，IVFSQ8，INT8，IVFINT8中的一种或多种，多种之间用逗号隔开，如：python3 run_generate_model.py -m PCAR,IVFSQ8。默认全选，可以直接执行python3 run_generate_model.py。 <npu_type>：硬件形态，当前<npu_type>支持昇腾310 AI处理器以及Atlas 推理系列产品，默认为“310”。 <pipeline>：是否使用多线程并行流水生成算子模型，默认为“true”。 <pool_size>：批量生成算子多进程调度的进程池大小。
说明	执行此命令，用户可以得到多组算子模型文件。执行命令前，用户需要更改当前目录下的“para_table.xml”文件，将所需的参数填入表中。 0 ≤ pool_size ≤ 32

用法

python3 run_generate_model.py -m <mode> -t <npu_type> -p <pipeline> -pool <pool_size>

参数名称

<mode>：算法模式，<mode>支持ALL以及PCAR，Flat，IVFPQ，SQ8，IVFSQ8，INT8，IVFINT8中的一种或多种，多种之间用逗号隔开，如：python3 run_generate_model.py -m PCAR,IVFSQ8。默认全选，可以直接执行python3 run_generate_model.py。

<npu_type>：硬件形态，当前<npu_type>支持昇腾310 AI处理器以及Atlas 推理系列产品，默认为“310”。

<pipeline>：是否使用多线程并行流水生成算子模型，默认为“true”。

<pool_size>：批量生成算子多进程调度的进程池大小。

说明

执行此命令，用户可以得到多组算子模型文件。执行命令前，用户需要更改当前目录下的“para_table.xml”文件，将所需的参数填入表中。
0 ≤ pool_size ≤ 32

算子生成说明表格中的约束说明，代表业务中经常涉及的参数组合，不排除使用其它参数脚本正常运行的情况。其它参数运行异常请参见《CANN ATC工具使用指南》。

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