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，执行如下命令进行模型转换：
atc --model=./resnet_shape.pb --framework=3 --output=./out/resnet_shape --soc_version=Ascend310
报错信息如下：
ATC run failed, Please check the detail log, Try 'atc --help' for more information
E10001: Value [-1] for parameter [Inputs] is invalid. Reason: maybe you should set input_shape to specify its shape
Solution: Try again with a valid argument.
原因分析
原始模型的 shape 存在不固定的维度值 “-1”，模型输入样例如下，模型转换时，并未给不固定的维度值赋值。
cke_148.png
解决措施
设置固定 shape。
模型转换时，给不确定的维度值设置固定取值，示例如下：
atc --model=./resnet_shape.pb --framework=3 --output=./out/resnet_shape --soc_version=Ascend310 --input_shape="Inputs:1,224,224,3"
设置 shape 分档。
与动态 BatchSize 参数配合使用，使转换后的模型进行推理时，可以每次处理多种数量的图片，示例如下：
atc --model=./resnet_shape.pb --framework=3 --output=./out/resnet_shape --soc_version=Ascend310 --input_shape="Inputs:-1,224,224,3" --dynamic_batch_size="1,2,4,8"
这样转换后的离线模型，可以支持每次处理 1、2、4、8 张图片，而不用再进行 4 次模型转换。
设置 shape 范围。
模型转换时，将对应维度的值设置成一个范围，示例如下：
atc --model=./resnet_shape.pb --framework=3 --output=./out/resnet_shape --soc_version=Ascend910 --input_shape="Inputs:1~10,224,224,3"
这样转换后的离线模型，可以支持每次处理 1~10 张范围内的图片。
02 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
问题现象描述
此类问题我们以 --dynamic_batch_size 参数为例进行说明。
使用 ATC 工具进行模型转换时，使用 --dynamic_batch_size 参数转换支持多个 BatchSize 的模型，转换命令样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:-1,224,224,3" --dynamic_batch_size="2" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
报错信息如下：
ATC run failed, Please check the detail log, Try 'atc --help' for more information
E10035: [--dynamic_batch_size], [--dynamic_image_size], or [--dynamic_dims] has [1] profiles, which is less than the minimum ([2]).
Solution: Ensure that the number of profiles configured in [--dynamic_batch_size], [--dynamic_image_size], or [--dynamic_dims] is at least the minimum.
TraceBack (most recent call last):
[GraphOpt][Prepare] Failed to run multi-dims-process for graph[test].[FUNC:OptimizeAfterGraphNormalization][FILE:fe_graph_optimizer.cc][LINE:639]
Call OptimizeAfterGraphNormalization failed, engine_name:AIcoreEngine, graph_name:test[FUNC:OptimizeAfterGraphNormalization][FILE:graph_optimize.cc][LINE:224] build graph failed, graph id:0, ret:1343225857[FUNC:BuildModelWithGraphId][FILE:ge_generator.cc][LINE:1656]
原因分析
使用 ATC 工具进行模型转换，如果使用了 --dynamic_batch_size 或 --dynamic_image_size 或 --dynamic_dims 动态 shape 参数时，请确保设置的档位数取值范围为 (1,100]，既必须设置至少 2 个档位，最多支持 100 档配置。
上述模型转换命令，只设置了一个档位，不符合参数设置要求。
解决措施
重新设置模型转换时的档位信息，至少设置 2 个档位，档位之间使用英文逗号分隔。改后样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:-1,224,224,3" --dynamic_batch_size="2,4" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
03 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
问题现象描述
使用 ATC 工具进行模型转换时，使用 --dynamic_batch_size 参数转换支持多个 BatchSize 的模型，转换命令样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:-1,-1,-1,3" --dynamic_batch_size="2,4,8" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
报错信息如下：
ATC run failed, Please check the detail log, Try 'atc --help' for more information
E10018: Value [-1] for shape [1] is invalid. When [--dynamic_batch_size] is included, only batch size N can be –1 in [--input_shape].
Possible Cause: When [--dynamic_batch_size] is included, only batch size N can be –1 in the shape.
Solution: Try again with a valid [--input_shape] argument. Make sure that non-batch size axes are not –1.
TraceBack (most recent call last):
[--dynamic_batch_size] is included, but none of the nodes specified in [--input_shape] have a batch size equaling –1.
原因分析
使用 ATC 工具进行模型转换，如果使用了 --dynamic_batch_size 参数，shape 中只有 N 支持设置为 "-1"，且只支持 N 在 shape 首位的场景，既 shape 的第一位设置为 "-1"。如果 N 在非首位场景下，请使用 --dynamic_dims 参数进行设置。
上述模型转换命令，shape 中 N、H、W 都设置了 "-1"，不符合参数设置要求。
解决措施
重新设置模型转换时的参数信息，只设置 shape 中的 N 为 "-1"。改后样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:-1,224,224,3" --dynamic_batch_size="2,4,8" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
04 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
问题现象描述
使用 ATC 工具进行模型转换时，使用 --dynamic_image_size 参数转换支持多个分辨率的模型，转换命令样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:-1,-1,-1,3" --dynamic_image_size="448,448;224,224" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
报错信息如下：
ATC run failed, Please check the detail log, Try 'atc --help' for more information
E10019: When [--dynamic_image_size] is included, only the height and width axes can be –1 in [--input_shape].
Possible Cause: When [--dynamic_image_size] is included, only the height and width axes can be –1 in the shape.
Solution: Try again with a valid [--input_shape] argument. Make sure that axes other than height and width are not –1.
原因分析
使用 ATC 工具进行模型转换，如果使用了 --dynamic_image_size 参数，shape 中只有 H、W 支持设置为 "-1"，且只支持 format 为 NCHW、NHWC 格式；其他 format 场景，设置分辨率请使用 --dynamic_dims 参数。上述模型转换命令，shape 中 N、H、W 都设置了 "-1"，不符合参数设置要求。
解决措施
重新设置模型转换时的参数信息，只设置 shape 中的 H，W 为 "-1"。改后样例如下：
atc --model=./resnet50_tensorflow_1.7.pb --input_shape="Placeholder:1,-1,-1,3" --dynamic_image_size="448,448;224,224" --soc_version=Ascend310 --output=./out/test --framework=3
05 更多介绍
[1] 昇腾文档中心：https://www.hiascend.com/zh/document
[2] 昇腾社区在线课程：https://www.hiascend.com/zh/edu/courses
[3] 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum
号外！
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