--dynamic_dims
功能说明
设置ND格式下动态维度的档位。适用于执行推理时，每次处理任意维度的场景。
为支持Transformer等网络在输入格式的维度不确定的场景，通过该参数实现ND格式下任意维度的档位设置。ND表示支持任意格式。
关联参数
- 该参数需要与--input_shape、--input_format配合使用，不能与--dynamic_batch_size、--dynamic_image_size、--input_shape_range、--insert_op_conf同时使用。
- 该参数不支持与--framework=1同时使用，*.air的模型不支持动态分档特性。
参数取值
参数值：通过"dim1,dim2,dim3;dim4,dim5,dim6;dim7,dim8,dim9"的形式设置。
参数值格式：所有档位必须放在双引号中，档位之间使用英文分号分隔，每档内参数使用英文逗号分隔；每档内的dim值与--input_shape参数中的-1标识的参数依次对应，--input_shape参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。
参数值约束：
- 档位数取值范围为(1,100]，即必须设置至少2个档位，最多支持100档配置，建议配置为3~4档。
推荐配置及收益
无。
示例
- 若网络模型只有一个输入：
每档中的dim值与--input_shape参数中的-1标识的参数依次对应，--input_shape参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。例如：
ATC参数取值为：
--input_shape="data:1,-1" --dynamic_dims="4;8;16;64" --input_format=ND
则ATC在编译模型时，支持的data算子的shape为1,4; 1,8; 1,16; 1,64。
ATC参数取值为：
--input_shape="data:1,-1,-1" --dynamic_dims="1,2;3,4;5,6;7,8" --input_format=ND
则ATC在编译模型时，支持的data算子的shape为1,1,2; 1,3,4; 1,5,6; 1,7,8。
- 若网络模型有多个输入：
每档中的dim值与网络模型输入参数中的-1标识的参数依次对应，网络模型输入参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。例如网络模型有三个输入，分别为data(1,1,40,T)，label(1,T)，mask(T,T) ， 其中T为动态可变。则配置示例为：
--input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" --dynamic_dims="20,20,1,1;40,40,2,2;80,60,4,4" --input_format=ND
在ATC编译模型时，支持的输入dims组合档数分别为：
第0档：data(1,1,40,20)+label(1,20)+mask(1,1)
第1档：data(1,1,40,40)+label(1,40)+mask(2,2)
第2档：data(1,1,40,80)+label(1,60)+mask(4,4)
支持的型号
依赖约束
- 使用约束：
不支持含有过程动态shape算子（网络中间层shape不固定）的网络。
- 接口约束：
如果模型转换时通过该参数设置了动态维度，则使用应用工程进行模型推理时，在模型执行接口之前：
- 使用AscendCL提供的aclmdlSetInputDynamicDims接口，用于设置真实的维度。
- 不使用aclmdlSetInputDynamicDims接口，则模型执行时，默认按照动态维度设置范围的最大值进行赋值。
接口详细说明请参见《AscendCL应用软件开发指南（C&C++） 》手册中的“AscendCL API参考 > 模型推理 > 模型执行 > aclmdlSetInputDynamicDims”章节。