破解ATC模型转换动态shape难题

昇腾CANN动态Shape难题大揭秘

作为昇腾人工智能计算平台的重要工具，昇腾CANN在模型转换过程中难免会遇到各种问题。其中，动态Shape问题一直困扰着许多开发者。今天，我们就来聊聊几个关于ATC模型转换动态Shape的典型案例，并给出原因分析及解决方法。

典型案例一：模型输入Shape不确定

当模型输入Shape不确定时，ATC可能会报错。这是因为ATC需要知道模型输入的Shape才能进行转换。此时，我们可以通过指定输入Shape来解决问题。

例如，我们可以使用以下命令指定输入Shape：

atc --input_shape "1,3,224,224" --model model.pb --framework tensorflow

典型案例二：模型输出Shape不确定

与输入Shape不确定类似，当模型输出Shape不确定时，ATC也会报错。此时，我们可以通过指定输出Shape来解决问题。

例如，我们可以使用以下命令指定输出Shape：

atc --output_shape "1,1000" --model model.pb --framework tensorflow

典型案例三：模型包含动态Shape操作

当模型包含动态Shape操作时，ATC可能会报错。这是因为ATC无法处理动态Shape操作。此时，我们需要将动态Shape操作转换为静态Shape操作。

我们可以使用以下命令将动态Shape操作转换为静态Shape操作：

atc --convert_dynamic_shape --model model.pb --framework tensorflow

典型案例四：模型转换后Shape不匹配

当模型转换后Shape不匹配时，可能会导致模型无法正常运行。这是因为模型转换后的Shape与模型输入输出的Shape不一致。此时，我们需要检查模型转换后的Shape是否与模型输入输出的Shape一致。如果一致，则可能是模型本身存在问题。如果不同，则可能是ATC转换过程中出现了错误。

常见问题解答

1. 如何确定模型中是否存在动态Shape操作？
   答：可以使用ATC命令atc --show_ops --model model.pb --framework tensorflow来查看模型中的操作。如果存在动态Shape操作，ATC将输出以下信息：

   Dynamic Shape Ops:
   {Op name}
   {Op type}
   

2. 如何将模型转换后的Shape与模型输入输出的Shape进行比较？
   答：可以使用ATC命令atc --show_shape --model model.pb --framework tensorflow来查看模型转换后的Shape。可以使用TensorFlow的tf.shape()函数来获取模型输入输出的Shape。

3. 模型转换后Shape不匹配怎么办？
   答：如果模型转换后的Shape与模型输入输出的Shape不一致，可以尝试以下方法：

   • 检查模型是否正确
   • 检查ATC命令是否正确
   • 尝试使用不同的ATC版本

4. 如何避免模型转换中的动态Shape问题？
   答：在模型设计阶段，应尽量避免使用动态Shape操作。如果必须使用动态Shape操作，则应在模型转换前将其转换为静态Shape操作。

5. 模型转换中的动态Shape问题是否会影响模型性能？
   答：动态Shape问题可能会影响模型性能。这是因为动态Shape会导致模型转换后的Shape不确定，这可能会导致模型运行时效率降低。