函数：set_input_aipp

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品

√

Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件

√

Atlas 训练系列产品

√

Atlas 推理系列产品

√

Atlas 200I/500 A2 推理产品

√

Atlas 200/300/500 推理产品

√

aclError aclmdlSetInputAIPP(uint32_t modelId, aclmdlDataset *dataset, size_t index, const aclmdlAIPP *aippParmsSet)

ret = acl.mdl.set_input_aipp(model_id, dataset, index, aipp_parms_set)

动态AIPP场景下，根据指定的动态AIPP输入的输入index，设置模型推理时的AIPP参数值。

动态AIPP支持的几种操作的计算方式及其计算顺序如下：

1. 抠图
2. 色域转换
3. 缩放（当前版本不支持缩放）
4. 减均值/归一化
5. 补边

model_id：int，模型的ID，

可在以下接口成功加载模型后获取到模型ID。

• acl.mdl.load_from_file
• acl.mdl.load_from_mem
• acl.mdl.load_from_file_with_mem
• acl.mdl.load_from_mem_with_mem

dataset：int，表示模型的输入数据的指针地址，使用aclmdlDataset类型的数据描述模型推理时的输入数据，输入的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。

index：int，标识动态AIPP输入的输入index。

• 多个动态AIPP输入的场景下，用户可调用acl.mdl.get_aipp_type接口获取指定模型输入所关联的动态AIPP输入的输入index。
• 为保证向前兼容，如果明确只有一个动态AIPP输入，可调用acl.mdl.get_input_index_by_name接口获取，输入名称固定为“ascend_dynamic_aipp_data”。

aipp_parms_set：int，动态AIPP参数对象的指针地址，需提前调用acl.mdl.create_aipp接口创建aclmdlAIPP类型的数据。

ret：int，错误码

• 返回0表示成功。
• 返回其它值表示失败。

• 经过动态AIPP处理后的图像的宽、高必须与原始模型中输入Shape中的宽、高保持一致。
• 多Batch场景下，根据每个Batch的配置计算出动态AIPP后输出图片的宽、高，经过动态AIPP后每个Batch的输出图片宽、高必须是一致的。计算输出图片宽、高的计算公式如表1所示。
• 抠图或者缩放或者补边之后，对图片宽、高的校验规则如下，其中，aippOutputW、aippOutputH分别表示AIPP输出图片的宽、高，其它参数是acl.mdl.set_aipp_src_image_size、acl.mdl.set_aipp_crop_params、acl.mdl.set_aipp_padding_params接口的入参。

接口调用流程与示例，参见动态AIPP（单个动态AIPP输入）。