函数：get_output_dims

产品	是否支持
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	√

根据模型描述获取指定的模型输出Tensor的维度信息。

C函数原型

aclError aclmdlGetOutputDims(const aclmdlDesc *modelDesc, size_t index, aclmdlIODims *dims)

python函数

dims, ret = acl.mdl.get_output_dims(model_desc, index)

参数名	说明
model_desc	int，aclmdlDesc类型数据的指针地址。需提前调用acl.mdl.create_desc接口创建aclmdlDesc类型的数据。
index	int，指定获取第几个输入的大小，index值从0开始。

参数名

说明

model_desc

int，aclmdlDesc类型数据的指针地址。

需提前调用acl.mdl.create_desc接口创建aclmdlDesc类型的数据。

index

int，指定获取第几个输入的大小，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，具体请参见aclmdlIODims。 dims = { "name": xxx, #tensor name "dimCount":xxx，#shape中的维度个数 "dims": [xx, xx, xx] # 维度信息 } 若Tensor的“name”长度大于127，则在输出dims["name"]时，会将Tensor的“name”转换为“acl_modelId_${id}_input_${index}_${随机字符串} ”格式并在转换后的“name”与原“name”之间建立映射关系，用户可调用acl.mdl.get_tensor_real_name接口，传入转换后的“name”，获取原“name”（若向接口传入原“name”，则获取的还是原“name”）。说明：如果转换后的Tensor的“name”与模型中已有的Tensor的“name”冲突，则会在转换后的“name”尾部增加“_${随机字符串} ”，否则不会增加随机字符串。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。返回0表示成功。返回其它值表示失败。

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，具体请参见aclmdlIODims。

dims = {
        "name": xxx, #tensor name
        "dimCount":xxx，#shape中的维度个数
        "dims": [xx, xx, xx]   # 维度信息
        }

若Tensor的“name”长度大于127，则在输出dims["name"]时，会将Tensor的“name”转换为“acl_modelId_${id}_input_${index}_${随机字符串} ”格式并在转换后的“name”与原“name”之间建立映射关系，用户可调用acl.mdl.get_tensor_real_name接口，传入转换后的“name”，获取原“name”（若向接口传入原“name”，则获取的还是原“name”）。
说明：
如果转换后的Tensor的“name”与模型中已有的Tensor的“name”冲突，则会在转换后的“name”尾部增加“_${随机字符串} ”，否则不会增加随机字符串。
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。

父主题： aclmdlDesc