约束及参数说明
约束说明
在进行模型转换前，请务必查看如下约束要求：
- 只支持原始框架类型为caffe和tensorflow的模型转换，当原始框架类型为caffe时，输入数据类型为FLOAT；当原始框架类型为tensorflow时，输入数据类型为INT32、BOOL、UINT8、FLOAT。
- 当原始框架类型为caffe时，模型文件（.prototxt）和权重文件（.caffemodel）的op name、op type必须保持名称一致（包括大小写）。
- 当原始框架类型为Caffe时，除了top与bottom相同的layer以外（例如BatchNorm，Scale，ReLU等），其他layer的top名称需要与其name名称保持一致。
- 当原始框架类型为tensorflow时，只支持FrozenGraphDef格式。
- 不支持动态shape的输入，例如：NHWC输入为[？,？,?,3]多个维度可任意指定数值。模型转换时需指定固定数值。
- 输入数据最大支持四维，转维算子（reshape、expanddim等）不能输出五维。
- 模型中的所有层算子除const算子外，输入和输出需要满足dim!=0。
- 模型转换不支持含有训练算子的模型。
- 量化（uint8）后的模型不支持模型转换。
- 模型中的算子只支持2D卷积，暂不支持3D卷积。
- 只支持《Ascend 310 算子规格说明》中的算子，并需满足算子限制条件。
参数说明
参数名称 |
参数描述 |
是否必选(以mode为0和3为准) |
默认值 |
|---|---|---|---|
--mode |
运行模式
|
否 |
0 |
--model |
原始模型文件路径。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
是 |
不涉及 |
--weight |
权重文件路径。 当原始模型是caffe时需要指定。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--framework |
原始框架类型
|
是 |
不涉及 |
--output |
存放转换后的离线模型的路径（包含文件名），例如“out/caffe_resnet18”。 转换后的离线模型，会自动以“.om”的后缀结尾。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
是 |
不涉及 |
--encrypt_mode（预留，目前不支持） |
加密模式
|
否 |
-1 |
--encrypt_key（预留，目前不支持） |
用于加密的随机数文件所在的路径。 加密模式下必填。 说明：
|
否 |
不涉及 |
--hardware_key（预留，目前不支持） |
加密使用的ISV硬件密钥文件（这个文件是经过加密的）路径。 加密模式下必填。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--certificate（预留，目前不支持） |
加密使用的ISV证书文件路径。 加密模式下必填。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--private_key（预留，目前不支持） |
加密使用的ISV私钥文件路径。 加密模式下必填。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--cal_conf |
量化配置文件路径。 说明：
|
否 |
不涉及 |
--check_report |
预检结果保存文件路径。若不指定该路径，在模型转换失败或mode为3（仅做预检）时，将预检结果保存在当前路径下。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
check_result.json |
--h或--help |
显示帮助信息。 |
否 |
不涉及 |
--input_format |
输入数据格式：NCHW和NHWC
|
否 |
不涉及 |
--input_fp16_nodes |
该参数与--is_output_fp16配合使用。 多网络串联时，指定下一个网络输入数据类型为fp16的输入节点名称。 例如：“node_name1; node_name2”。 举例说明：两个网络net1和net2串联，net1的输出作为net2的输入，则通过该参数指定net2网络接收net1输出数据类型为fp16的节点名称。 |
否 |
不涉及 |
--input_shape |
模型输入数据的shape。 例如：“input_name1: n1, c1, h1, w1; input_name2: n2, c2, h2, w2”。 input_name必须是转换前的网络模型中的节点名称。 若原始模型为动态shape，例如input_name1:？,h,w,c，该参数必填。 其中“？”为batch数，表示一次处理的图片数量，需要用户根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 |
否 |
不涉及 |
--is_output_fp16 |
多网络串联时，指定前一个网络输出的数据类型是否为fp16。 例如：false,true,false,true。 举例说明：两个网络net1和net2串联，net1的输出作为net2的输入，则通过该参数指定net1的输出数据类型为fp16。 |
否 |
false |
--json |
离线模型或模型文件转换为json格式文件的路径。 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--om |
当mode为1时必填。 需要转换为json格式的离线模型或模型文件的路径。例如/home/username/test/out/caffe_resnet18.om或/home/username/test/resnet18.prototxt 说明：
路径部分：支持大小写字母、数字，下划线；文件名部分：支持大小写字母、数字，下划线和点(.) |
否 |
不涉及 |
--op_name_map |
算子映射配置文件路径，网络中包含DetectionOutput算子时需要指定。 例如：不同的网络中DetectionOutput算子的功能不同，可能指定DetectionOutput（Davinci模型中的算子）到如下算子的映射：
说明：
|
否 |
不涉及 |
--out_nodes |
指定输出节点。 如果不指定输出节点（算子名称），则模型的输出默认为最后一层的算子信息，某些情况下，用户想要查看某层算子参数是否合适，则需要将该层算子的参数输出，既可以在模型转换时通过该参数指定输出某层算子，模型转换后，在相应.om模型文件最后一层即可以看到指定输出算子的参数信息，如果通过.om模型文件无法查看，则可以将.om模型文件转换成json格式后查看。 例如：“node_name1:0;node_name1:1;node_name2:0”。 node_name必须是模型转换前的网络模型中的节点名称，冒号后的数字表示第几个输出，例如node_name1:0，表示节点名称为node_name1的第0个输出。 |
否 |
不涉及 |
--plugin_path |
自定义算子插件路径。 例如："/home/a1/b1;/home/a2/b2;/home/a3/b3" 说明：
自定义算子插件路径中可以包含多个路径，两个路径之间以分号分割，每个路径内不能包含分号，否则将导致解析得到的路径与预期不符。 |
否 |
./plugin |
--target |
当前仅支持设置为“mini”。 mini：量化中eltwise算子支持双输出；量化中roipooling算子支持int8输出；量化中conv算子支持混合精度。 |
否 |
mini |
--ddk_version |
指定自定义算子运行需要匹配的ddk环境的版本号。 |
否 |
不涉及 |
--net_format |
指定网络算子优先选用的数据格式，ND（N<=4）和5D。仅在网络中算子的输入数据同时支持ND和5D两种格式时，指定该参数才生效。
|
否 |
不涉及 |
--insert_op_conf |
输入预处理算子的配置文件路径，例如aipp算子。 说明：
|
否 |
不涉及 |
--fp16_high_prec |
指定是否生成高精度FP16 Davinci模型。
高精度当前仅支持如下算子Caffe：Convolution，Pooling，FullConnection；TensorFlow：tf.nn.conv2d，tf.nn.max_poo算子。 |
否 |
0 |
--output_type |
网络输出数据类型：
|
否 |
FP32 |
--enable_l2dynamic |
L2动态优化开关，该参数可能会影响网络模型的推理性能，如果性能不满足要求，可以尝试关闭该开关，验证性能影响。
|
否 |
true |
