摘要：本文介绍了昇腾CANN提供的模型转换工具ATC，介绍了其功能、架构，并以具体样例介绍了该工具的基本使用方法以及常用设置。
本文分享自华为云社区《使用ATC工具将主流开源框架模型转换为昇腾模型》，作者： 昇腾CANN。
什么是ATC，它能做什么？
昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是昇腾CANN架构体系下的模型转换工具：
- 它可以将开源框架的网络模型（例如TensorFlow、ONNX等）转换为昇腾AI处理器支持的模型文件（.om格式），用于后续的模型推理。
- 它可以将基于Ascend IR定义的单算子描述文件（*.json格式）转换为昇腾AI处理器支持的模型文件（.om格式），用于后续在整网中验证算子功能。
模型转换过程中，ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等操作，对开源框架的网络模型做进一步调优，使其高效地在昇腾AI处理器上执行。
ATC工具功能架构
开源框架网络模型编译流程：
- 使用ATC工具转换模型时，开源框架网络模型经过Parser解析后，转换为昇腾的中间图IR Graph。
- 中间图IR Graph经过图准备，图拆分，图优化，图编译等一系列操作后，转成适配昇腾AI处理器的*.om模型文件。
- 后续用户可调用AscendCL提供的模型加载、执行等接口实现模型推理。
单算子编译流程：
- 使用ATC工具转换单算子时，单算子经过编译后，转换成适配昇腾AI处理器的单算子*.om模型文件。
- 后续用户可调用AscendCL提供的单算子模型加载、执行等接口在整网中验证单算子功能。
如何使用ATC工具
下面以Caffe框架ResNet-50网络模型为例，介绍如何使用ATC工具转换模型。
1. 将Caffe框架ResNet-50网络模型的模型文件*.prototxt、权重文件*.caffemodel上传至ATC工具所在的Linux服务器。
2. 执行如下命令进行模型转换。
atc --framework=0 --soc_version=${soc_version}
--model=$HOME/mod/resnet50.prototxt
--weight=$HOME/mod/resnet50.caffemodel
--output=$HOME/module/out/caffe_resnet50
参数解释如下：
- --framework：原始网络模型框架类型，0表示Caffe框架。
- --soc_version：指定模型转换时昇腾AI处理器的版本，例如Ascend310。
- --model：原始网络模型文件路径，含文件名。
- --weight：原始网络模型权重文件路径，含文件名，仅当原始网络模型是Caffe时需要指定。
- --output：转换后的*.om模型文件路径，含文件名，转换成功后，模型文件名自动以.om后缀结尾。
3. 若提示ATC run success信息，则说明模型转换成功。
在--output参数指定的路径下，可查看转换后的模型文件，例如caffe_resnet50.om。
ATC工具支持更多特性
上述只给出了ATC工具进行模型转换最基本的命令，本章节给出ATC工具支持的更多特性，方便用户进一步了解。
- ATC工具支持将原始模型文件或昇腾*.om模型文件转换成json格式：
- 原始模型文件—>json文件
atc --mode=1 --framework=0 --om=$HOME/mod/resnet50.prototxt --json=$HOME/mod/out/caffe_resnet50.json
- 昇腾*.om模型文件—>json文件
atc --mode=1 --om=$HOME/mod/out/caffe_resnet50.om --json=$HOME/mod/out/caffe_resnet50.json
- ATC工具支持自定义*.om模型的输入输出数据类型：
模型转换时支持指定网络模型的输入或输出节点的数据类型、Format，支持设置精度等。
此处的示例命令场景：针对Caffe框架ResNet50网络模型，转换后的模型输入为FP16类型，指定Pooling算子作为输出，并且该输出节点为FP16类型。
atc --framework=0 --soc_version=${soc_version}
--model=$HOME/mod/resnet50.prototxt
--weight=$HOME/mod/resnet50.caffemodel
--output=$HOME/mod/out/caffe_resnet50 --input_fp16_nodes="data"
--out_nodes="pool1:0" --output_type="pool1:0:FP16"
- ATC工具支持设置动态BatchSize/动态分辨率：
某些推理场景，如检测出目标后再执行目标识别网络，由于目标个数不固定导致目标识别网络输入BatchSize不固定；如果每次推理都按照最大的BatchSize或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费，因此，模型转换需要支持动态BatchSize和动态分辨率的设置，实际推理时，通过AscendCL接口设置本次推理所需的BatchSize和动态分辨率。
- 动态BatchSize
atc --framework=0 --soc_version=${soc_version}
--model=$HOME/mod/resnet50.prototxt
--weight=$HOME/mod/resnet50.caffemodel
--output=$HOME/mod/out/caffe_resnet50
--input_shape="data:-1,3,224,224" --dynamic_batch_size="1,2,4,8"
其中，“--input_shape ”中的“-1”表示设置动态BatchSize，具体支持哪些BatchSize由“--dynamic_batch_size”决定。
- 动态分辨率
atc --framework=0 --soc_version=${soc_version}
--model=$HOME/mod/resnet50.prototxt
--weight=$HOME/mod/resnet50.caffemodel
--output=$HOME/mod/out/caffe_resnet50
--input_shape="data:1,3,-1,-1" --dynamic_image_size="224,224;448,448"
其中，“--input_shape ”中的“-1,-1”表示设置动态分辨率，具体支持哪些分辨率由“--dynamic_image_size ”决定。
更多介绍
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[1]昇腾文档中心
[2]昇腾社区在线课程
[2]昇腾论坛
标签：resnet50,ATC,--,模型,开源,HOME,mod From： https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/17163186.html