本小节基于算法开发套件进行模型转换的相关参数。

公共参数

– alg_type: 表示使用的算法类型，继承Global参数。

– convert_dir: 表示converter的工作目录，继承Global参数。

– pipeline: 表示不同模型转换模式构成的流水线，允许command传入`–pipeline mode1,mode2,…`进行覆盖。

– pipeline_maps: 表示算法支持的模型转换模式及对应的类型及脚本，所有涉及code-based model的模型转换均由用户实现custom脚本调用套件能力进行转换，其余采用default的套件能力即可。

转换参数

– common_args: 表示模型转换的共性参数，使用方式同runner；不识别的参数不会被使用。

– ${mode}_args: 表示pipeline_maps中各mode对应的特性参数，使用方式同runner；针对custom模式的模型转换，通过`script_args`传入算法脚本所需的参数，同样可以通过command中unknown_args的形式进一步传递算法脚本所需的其他参数。

– config_file：表示配置文件的路径，None表示`${convert_dir}/config.json`。会将转换onnx模型的配置写入config。

– do_comparison：表示是否进行转换前后模型的输出进行比较，部分情况不支持比较。

模型转换支持的类型有：

torch2onnx (custom)

– script_args：表示传递给算法自定义脚本的命令行参数，算法自定义脚本中，先构建好torch model，而后调用功能外壳的能力进行模型转换。具体使用方式请参见领域套件。

– input_shapes: 表示模型输入的形状，list[tuple]

– input_names: 表示模型输入的名字，list[str]

– output_names: 表示模型输出的名字，list[str]

– onnx_path：表示生成的onnx模型路径，None表示`${convert_dir}/model.onnx`

– opset_version：表示转换onnx的版本，默认使用当前torch的默认版本

onnx2rt (default， only support TensorRT5.1.5 for now)

– onnx_path：表示生成的onnx模型路径，None表示`${convert_dir}/model.onnx`

– rt_path: 表示生成的tensorRT模型路径，None表示`${convert_dir}/model.rt`

– mode: 表示生成的tensorRT模型的类型，目前支持`fp32`和`int8`(int8目标仅支持单图像输入)

– output_names: 表示模型输出的名字，list[str]。如果设置，则会将忽略list之外的输出

– calib_cfg：`int8`模式下进行参数校正的配置，详见后续说明

torch2caffe (custom，support pytorch>=1.1.0,<1.6.0])

– script_args：表示传递给算法自定义脚本的命令行参数，算法自定义脚本中，先构建好torch model，而后调用功能外壳的能力进行模型转换

– input_shapes: 表示模型输入的形状，list[tuple]

– input_names: 表示模型输入的名字，list[str]

– caffe_prototxt：表示生成的caffe结构文件路径，None表示`${convert_dir}/model.prototxt`

– caffe_caffemodel：表示生成的caffe权重文件路径，None表示`${convert_dir}/model.caffemodel`

caffe2ascend (default, only support low version for now)

– caffe_prototxt：表示生成的caffe结构文件路径，None表示`${convert_dir}/model.prototxt`

– caffe_caffemodel：表示生成的caffe权重文件路径，None表示`${convert_dir}/model.caffemodel`

– om_path: 表示生成的D模型路径，None表示`${convert_dir}/model.om`

– insert_op_cfg：表示插入新opetator（aipp）的配置文件，默认不使用

– input_shapes: 表示模型输入的形状，list[tuple]。只在进行输出比较时需要

远程训练参数

– adapter: 对算法运行过程中的所有环境切换、依赖安装、数据下载、结果上传等功能进行管理与实现。对本地启动远程作业的方式进行管控。

父主题： 配置参数说明

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