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title: --input_shape
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# --input_shape

#### 产品支持情况

| 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 A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

指定模型输入数据的shape。


#### 关联参数

无。


#### 参数取值

参数值：

模型输入的shape信息，例如："input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2"。指定的节点必须放在双引号中，节点中间使用英文分号分隔。input_name必须是转换前的网络模型中的节点名称。

参数值约束：

若原始模型中输入数据的某个维度不固定，该参数必填。例如input_name1:？,h,w,c。其中“？”为batch数，表示一次处理的图片数量，该场景下用户可以进行如下操作：

1. 设置为固定取值，例如，取值为“1，2，3...”，用于将输入数据某个维度不固定的原始模型转换为固定维度的模型。
2. 如果模型输入数据为标量（例如BOOL类型），该场景下无需配置对应节点的  --input_shape
参数。
3. 设置为“-1”，与  --dynamic_batch_size
参数同时使用，用于设置动态batch档位参数，详细使用请参见  --dynamic_batch_size
参数。


#### 推荐配置及收益

无。


#### 示例

```
--input_shape="input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2"
```


#### 依赖约束

无。