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昇腾小AI

模型转换

训练框架生成的模型文件,需要经过转换,才能在昇腾AI处理器上执行推理。详细的模型转换指导,请参考CANN 6.3.RC1 ATC工具使用指南(请参见CANN 6.2.RC1 ATC工具使用指南)。

以Tensorflow yolov3 pb为例,简要介绍模型转换,转换生成“*.om”文件,转换YOLOv3模型命令执行参考如下(以使用为例)。
atc --model=./yolov3_tf.pb --framework=3 --output=./yolov3_tf_bs1_fp16 --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=./aipp_yolov3_416_416.aippconfig --input_shape="input/input_data:1,416,416,3" --out_nodes="conv_lbbox/BiasAdd:0;conv_mbbox/BiasAdd:0;conv_sbbox/BiasAdd:0"

本次YOLOv3模型转换命令示例需要加入输出节点“out_nodes”的指定。

表1 模型转换指令

指令

说明

--framework

指定原始网络模型框架类型,本次模型转换匹配的框架类型为TensorFlow,对应参数值为“3”

--soc_version

指定昇腾AI处理器型号。

--insert_op_conf

指定配置aipp的配置文件(用于图像预处理,包括色域转换、数据归一化和抠图,具体请参见CANN 6.3.RC1 ATC工具使用指南,请参见CANN 6.2.RC1 ATC工具使用指南)。

--input_shape

指定模型输入数据的shape。

--out_nodes

指定om模型的输出节点(算子)。

--model

指定要转换的pb文件。

--output

指定输出的om模型文件名字,会自动生成.om后缀。

--output_type

指定输出节点的数据类型,建议指定为“FP32”,便于模型后处理转换为float型数据。

示例aipp.cfg(此aipp文件用于色域转换中将YUV格式转为RGB格式,未做归一化)。

aipp_op {
aipp_mode: static
input_format : YUV420SP_U8
csc_switch : true
rbuv_swap_switch : false
matrix_r0c0 : 256
matrix_r0c1 : 0
matrix_r0c2 : 359
matrix_r1c0 : 256
matrix_r1c1 : -88
matrix_r1c2 : -183
matrix_r2c0 : 256
matrix_r2c1 : 454
matrix_r2c2 : 0
input_bias_0 : 0
input_bias_1 : 128
input_bias_2 : 128
}
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