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title: 快速入门
description: "本章节介绍各框架下模型如何快速进行AOE调优。如下以算子调优为例，如果需要进行子图调优，请将命令中的job_type取值修改为1即可。"
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# 快速入门

本章节介绍各框架下模型如何快速进行AOE调优。如下以算子调优为例，如果需要进行子图调优，请将命令中的job_type取值修改为1即可。

#### 前提条件

- 已经安装相关软件，具体请参见  环境准备
。
- 已经配置环境变量，具体请参见  配置环境变量
。


#### 开源框架的TensorFlow网络模型

1. 获取TensorFlow网络模型。
  单击Link(https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow/tree/master/TensorFlow/contrib/cv/resnet50_for_TensorFlow)，根据页面提示获取ResNet50网络的模型文件（*.pb），并以CANN软件包运行用户将获取的文件上传至开发环境任意目录，例如上传到${HOME}/module/目录下。

2. 执行如下命令进行AOE调优。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准。）

```
aoe --framework=3 --model=${HOME}/module/resnet50_tensorflow_1.7.pb --job_type=2
```


  关于参数的详细解释以及使用方法请参见AOE参数说明。

3. 若提示如下信息，则说明AOE调优完成。
```
Aoe process finished
```

调优完成后，生成如下文件。

  - 自定义知识库：若满足自定义知识库生成条件（请参见    图3
），则会生成自定义知识库。生成的自定义知识库默认存储到${HOME}/Ascend/latest/data/aoe/custom/op/${soc_version}路径下。如何使用调优后的自定义知识库请参见    如何使用调优后的自定义知识库
。
  - om模型：存放路径为${WORK_PATH}/aoe_workspace/${model_name}_${timestamp}/tunespace/result/${model_name}_${timestamp}_tune.om（或者${model_name}_${timestamp}_tune_${os}_${arch}.om）。该模型可以直接用于推理。
  - 调优结果文件：调优结束后，会在执行调优的工作目录下生成命名为“aoe_result_opat_${timestamp}_${pidxxx}.json”的文件，记录调优过程中被调优的算子信息。该文件中各字段解释请参见    表1
。


#### ONNX网络模型

1. 获取ONNX网络模型。
  单击Link(https://gitcode.com/Ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/ACL_PyTorch/built-in/cv/Resnet50_Pytorch_Infer)进入ModelZoo页面，查看README.md中“快速上手>模型推理”章节获取.onnx模型文件，再以CANN软件包运行用户将onnx模型文件上传至开发环境任意目录，例如上传到${HOME}/module/目录下。

2. 执行如下命令进行AOE调优。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准。）

```
aoe --framework=5 --model=${HOME}/module/resnet50_pytorch_1.4.onnx --job_type=2
```


  关于参数的详细解释以及使用方法请参见AOE参数说明。

3. 若提示如下信息，则说明AOE调优完成。
```
Aoe process finished
```

调优完成后，生成如下文件。

  - 自定义知识库：若满足自定义知识库生成条件（请参见    图3
），则会生成自定义知识库。生成的自定义知识库默认存储到${HOME}/Ascend/latest/data/aoe/custom/op/${soc_version}路径下。如何使用调优后的自定义知识库请参见    如何使用调优后的自定义知识库
。
  - om模型：存放路径为${WORK_PATH}/aoe_workspace/${model_name}_${timestamp}/tunespace/result/${model_name}_${timestamp}_tune.om（或者${model_name}_${timestamp}_tune_${os}_${arch}.om）。该模型可以直接用于推理。
  - 调优结果文件：调优结束后，会在执行调优的工作目录下生成命名为“aoe_result_opat_${timestamp}_${pidxxx}.json”的文件，记录调优过程中被调优的算子信息。该文件中各字段解释请参见    表1
。


#### MindSpore框架的网络模型

1. 获取MindSpore框架的网络模型。
  单击Link(https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com:443/cannInfo/model/resnet50_export.air)，获取ResNet-50网络的模型文件（仅支持*.air格式的模型文件进行模型转换），并以CANN软件包运行用户将获取的文件上传到开发环境任意路径，例如${HOME}/module/目录下。

2. 执行如下命令进行AOE调优。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准。）

```
aoe --framework=1 --model=${HOME}/module/ResNet50_for_MindSpore_1.4.air --job_type=2
```


  关于参数的详细解释以及使用方法请参见AOE参数说明。

3. 若提示如下信息，则说明AOE调优完成。
```
Aoe process finished
```

调优完成后，生成如下文件。

  - 自定义知识库：若满足自定义知识库生成条件（请参见    图3
），则会生成自定义知识库。生成的自定义知识库默认存储到${HOME}/Ascend/latest/data/aoe/custom/op/${soc_version}路径下。如何使用调优后的自定义知识库请参见    如何使用调优后的自定义知识库
。
  - om模型：存放路径为${WORK_PATH}/aoe_workspace/${model_name}_${timestamp}/tunespace/result/${model_name}_${timestamp}_tune.om（或者${model_name}_${timestamp}_tune_${os}_${arch}.om）。该模型可以直接用于推理。
  - 调优结果文件：调优结束后，会在执行调优的工作目录下生成命名为“aoe_result_opat_${timestamp}_${pidxxx}.json”的文件，记录调优过程中被调优的算子信息。该文件中各字段解释请参见    表1
。


#### 开源框架的Caffe网络模型

1. 获取Caffe网络模型。
您可以从以下链接中获取ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）、ResNet-50网络的权重文件（*.caffemodel），并以CANN软件包运行用户将获取的文件上传至运行环境任意目录，例如上传到${HOME}/module/目录下。

  - ResNet50网络的模型文件（*.prototxt）：单击    Link(https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC Model/resnet50/resnet50.prototxt)
下载该文件。
  - ResNet50网络的权重文件（*.caffemodel）：单击    Link(https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC Model/resnet50/resnet50.caffemodel)
下载该文件。
2. 执行如下命令进行AOE调优。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准。）

```
aoe --framework=0 --model=${HOME}/module/resnet50.prototxt --weight=${HOME}/module/resnet50.caffemodel --job_type=2
```


  关于参数的详细解释以及使用方法请参见AOE参数说明。

3. 若提示如下信息，则说明AOE调优完成。
```
Aoe process finished
```

调优完成后，生成如下文件。

  - 自定义知识库：若满足自定义知识库生成条件（请参见    图3
），则会生成自定义知识库。生成的自定义知识库默认存储到${HOME}/Ascend/latest/data/aoe/custom/op/${soc_version}路径下。如何使用调优后的自定义知识库请参见    如何使用调优后的自定义知识库
。
  - om模型：存放路径为${WORK_PATH}/aoe_workspace/${model_name}_${timestamp}/tunespace/result/${model_name}_${timestamp}_tune.om（或者${model_name}_${timestamp}_tune_${os}_${arch}.om）。该模型可以直接用于推理。
  - 调优结果文件：调优结束后，会在执行调优的工作目录下生成命名为“aoe_result_opat_${timestamp}_${pidxxx}.json”的文件，记录调优过程中被调优的算子信息。该文件中各字段解释请参见    表1
。