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昇腾实践丨ATC模型转换动态shape问题案例

本文分享自华为云社区《ATC模型转换动态shape问题案例》,作者:昇腾CANN。 ATC(Ascend Tensor Compiler)是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具:它可以将开源框架的网络模型(如TensorFlow等)以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支持的离线模型;模型转换过程中,ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等具体操作,对原始的深度学习模型进行进一步的调优,从而满足部署场景下的高性能需求,使其能够高效执行在昇腾AI处理器上。 本期就分享几个关于ATC模型转换动态shape相关问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法: 原始网络模型shape中存在不固定的维度值,模型转换未设置shape信息 动态BatchSize/动态分辨率/动态维度场景,只设置一个档位,模型转换失败 使用动态batchsize参数转模型时,其他档位设置了-1,模型转换失败 使用动态分辨率参数转模型时,其他档位设置了-1,模型转换失败 01 原始网络模型shape中存在不固定的维度值,模型转换未设置shape信息 问题现象描述 获取原始网络模型,执...

3天上手Ascend C编程丨通过Ascend C编程范式实现一个算子实例

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