【用户类型】：企业

【昇腾产品型号】：Atlas 200 DK A2

【版本信息】：

--操作系统版本：Ubuntu 22.04.5 LTS

--固件驱动版本：/

--CANN版本：CANN 7.0.rc1

--Pytorch版本：1.12.1

--Python版本：Python 3.10.12

在atlas 200 DK A2上转换太慢了，按照（使用WSL安装Linux Ubuntu 22.04）在wsl Linux Ubuntu 22.04子系统上进行转换。

【官方样例or个人代码】：

--个人样例链接：https://github.com/vdvchen/SGMNet

【开发内容】：使用SGMNet做一个离线推理样例

【问题描述】：将SGMNet修改了一些源码后导出为onnx，可以正常推理，但是导出为om报错。

使用转换atc命令如下：

atc --model=/home/tcg/VisualHabitFusion/model_with_cast.onnx --framework=5 --output=/home/tcg/VisualHabitFusion/matcher --soc_version=Ascend310B4 --input_shape="x1_in:1,4000,3;x2_in:1,4000,3;desc1_in:1,4000,256;desc2_in:1,4000,256" --log=debug

报错截图如下：

在日志中有关  `Op[name=trans_TransData_323,type=TransData]` 的截图如下：

详细日志链接：https://github.com/jaziel126/QEM/blob/main/plog-219475_20240925173800407.log

onnx文件链接：https://drive.google.com/file/d/1fajAycYdxLoKR889RlKy8by4E6qW-rSH/view?usp=sharing

【尝试措施】（参考）：在onnx转om有其他问题也修改了一下，文档记录如下：https://github.com/jaziel126/QEM/blob/main/onnx%E8%BD%ACom.pdf