函数：get_input_dims
C函数原型 |
aclError aclmdlGetInputDims(const aclmdlDesc *modelDesc, size_t index, aclmdlIODims *dims) |
|---|---|
Python函数 |
dims, ret = acl.mdl.get_input_dims(model_desc, index) |
函数功能 |
根据模型描述获取模型的输入tensor的维度信息。同步接口。 如果模型中含有静态AIPP配置信息，您可以根据实际需要选择acl.mdl.get_input_dims接口或acl.mdl.get.input_dims_v2接口查询维度信息，两者的区别在于： |
输入说明 |
model_desc：int，aclmdlDesc类型数据的指针地址。 index：int，指定获取第几个输入的dims，index值从0开始。 |
返回值说明 |
dims：dict，针对多batch或多种宽高的场景，按照该字典的数组返回其支持的最大档的组合。 dims = {
"name": xxx, #tensor name
"dimCount":xxx，#shape中的维度个数
"dims": [xx, xx, xx] # 维度信息
}
针对动态Batch、动态分辨率（宽高）的场景，输入tensor的dims中Batch数或宽高为-1，表示其动态可变。例如，输入tensor的format为NCHW，在动态Batch场景下，动态可变的输入tensor的dims为[-1,3,224,224]；在动态分辨率场景下，动态可变的输入tensor的dims为[1,3,-1,-1]。举例中的斜体部分以实际情况为准。 若tensor的name长度大于127，则在输出的dims.name时，pyACL会将tensor的name转换为“acl_modelId_${id}_input_${index}_${随机字符串} ”格式（如果转换后的tensor的name与模型中已有的tensor的name冲突，则会在转换后的name尾部增加“_${随机字符串} ”，否则不会增加随机字符串），并在转换后的name与原name之间建立映射关系，用户可调用acl.mdl.get_tensor_real_name接口，传入转换后的name，获取原name（若向接口传入原name，则获取的还是原name）；若tensor的name长度小于或等于127，则在输出的dims.name时，按tensor的name输出。 ret：int，错误码。
|
约束说明 |
无 |