以MSDA（MultiScaleDeformableAttn）算子为例，展示由模型ONNX导出到OM模型执行的整个过程，提供本仓库ONNX使用的基础案例。
通过Python脚本导出单算子模型，以下为导出脚本：
执行后会在当前文件夹下生成msda.onnx文件。
若ONNX模型多个domain不统一，则需要安装转换仓库进行domain转换操作，否则不需要执行该操作。 转换仓库为：，转换脚本为：
执行后会将ONNX模型中的多个domain进行统一。
通过ATC将ONNX转换为OM模型，在执行前需要设置环境变量，环境变量与转换指令如下，其中soc_version可通过npu-smi info进行查看：
执行后若出现“ATC run success, welcome to the next use.”，则说明OM模型转换成功。
根据ONNX模型导出时的模型输入，构建输入文件，其构建脚本如下：
执行后会在inputs文件夹内生成模型的各输入文件。
随后通过msame工具，将生成好的模型输入文件输入到OM模型中执行。
执行后会在./msame/out文件夹下生成OM模型的推理结果。
本部分验证OM模型的推理结果与单算子结果是否一致，可自行选择工具进行验证，示例代码如下。代码中的[object Object]是OM执行后生成的模型推理结果名称。
可能原因1：在docker中编译的mx_driving包可能不附带ONNX插件，需要编译protoc，请参考进行编译安装即可。
可能原因2：未引入ONNX转换OM环节中的mx_driving环境变量，导致转换过程中未检索到对应算子而报错。
原因：目前仓库内仅部分算子包含inferShape与inferDtype过程，参考 [object Object] 目录下 MSDA 算子的 cpp 文件中 [object Object] 相关代码行，添加类似逻辑即可解决该问题。
原因：给定的输入类型与算子支持的输入类型不匹配，请检查模型的输入类型。
原因：未进行domain转换，转换过程可见上方案例。