逐个替换模型，检测有问题的模型

该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。

图1 精度诊断流程

一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。

如果有差异，则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替换onnx模型为对应的MindSpore Lite模型，从而定位出有差异的模型。我们在模型初始化的代码块已经添加了use_ascend参数，修改参考如下：

图2 代码修改

以上述现象为例，通过修改use_ascend参数值对模型替换，可以发现：当text_encoder模型为onnx模型，其余模型为mindir模型时，能够得到和标杆数据相同的输出，因此可以判断出转换得到的text_encoder模型是产生pipeline精度误差的根因。通过下一小节可以进一步确认模型精度的差异。

父主题： 模型精度调优

同意关联代理商云淘科技，购买华为云产品更优惠（QQ 78315851）

内容没看懂？ 不太想学习？想快速解决？ 有偿解决： 联系专家