使用Mindspore官网https://www.mindspore.cn/tutorials/application/zh-CN/r2.3.0rc2/cv/resnet50.html 完成图像分类ResNet 50任务

随后完成模型ckpt -> onnx 模型转换

Mindspore 环境版本：2.2.14 CANN版本：7.0.0 

最后使用CANN ATC工具尝试om模型转换，指令如下：

atc --input_shape="x:1,3,32,32" --input_fp16_nodes="x" --input_format=NCHW --output="/home/xiaoyu/Ascend/model/om_model" --soc_version=Ascend310B4 --framework=5 --model="/home/xiaoyu/Ascend/model/ResNet_batch_1.onnx" 

随后出现报错：

E50029: The op[45Conv] input parameter[pads] should be [positive], actual the input is [-1, 0, -1, 0] 

        TraceBack (most recent call last): 

        pads should be positive,  actual is [-1,0,-1,0].[FUNC:CheckNegativePadConv2d][FILE:nn_calculation_ops.cc][LINE:5146] 

        The op[45Conv] input parameter[pads] should be [positive], actual the input is [-1, 0, -1, 0] 

        Call InferShapeAndType for node:45Conv(Conv2D) failed[FUNC:Infer][FILE:infershape_pass.cc][LINE:119] 

        process pass InferShapePass on node:45Conv failed, ret:4294967295[FUNC:RunPassesOnNode][FILE:base_pass.cc][LINE:571] 

        build graph failed, graph id:0, ret:1343242270[FUNC:BuildModelWithGraphId][FILE:ge_generator.cc][LINE:1615] 

        GenerateOfflineModel execute failed. 

这似乎是再告诉我CONV45层的padding是使用-1自动填充，但我查询了45conv发现不是，只是简单的下采样和通道变换，参数如下：

    (0): Conv2d<input_channels=256, output_channels=512,  

    kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2),  

    pad_mode=same, padding=0,