从onnx模型到om模型的全自动化转化

自动化om模型转换

项目位置：

https://github.com/whypoxic/Ascend-ATC-tool_onnx2om

使用前请参考本文档

Written by whypoxic

本项目适用海思系列/昇腾npu算力开发板

使用开发板时，请及时查看该板卡所支持的昇腾驱动包版本，从算力板官方资料或昇腾官方获取Ascend-toolkit工具包，并将你的工具包替换Ascend目录下的驱动包内容

Ascend-toolkit工具包获取可查看本目录下的 安装昇腾工具包指南.md

本项目提供自动化脚本，用于将 .onnx 神经网络模型 转化为 .om 适配昇腾平台的模型

若使用yolo(.pt)或其他模型，需要先转化为.onnx通用模型；

以yolo模型为例，yolo官方提供export.py用于.onnx的模型转化

已经提供好自动化脚本，可供直接运行。

运行前，需要将需要转换的.onnx模型放入run目录下

（脚本会进行conda环境的创建，因此建议提前安装好miniconda；若没有，脚本会自动安装）

（项目初始提供了一个test.onnx用于测试，实际使用请替换）

在当前目录下，进入终端赋予脚本运行权限，执行脚本：

chmod +x all-run.sh./all-run.sh test.onnx out

脚本需要两个参数输入：第一个是run目录下的onnx模型文件名（需要后缀）；第二个是生成om文件的命名。

• 脚本会执行conda环境的创建，新建一个atc的conda环境，安装指定版本的python与相应包。

• 在该环境下，使用昇腾工具包下的atc工具执行转换。

转换完成后，生成的.om文件会在run目录下生成。

若自动化脚本出现异常，或者需要手动修改部分参数，可以使用命令行进行手动调用来执行转换。

命令行全过程操作参考本目录下的：手动转换指南.md