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title: --framework或-f
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# --framework或-f

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
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| 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

原始网络模型的框架类型。


#### 关联参数

无。


#### 参数取值

参数值：

- 0：Caffe
- 1：MindSpore框架*.air格式的模型文件或TorchAir通过export导出的标准*.air格式文件
- 3：TensorFlow
- 5：ONNX


参数值约束：

该参数为可选，不设置时根据指定的模型文件后缀识别，识别规则如下。

- 当model文件后缀是prototxt时，系统识别为Caffe模型。
- 当model文件后缀是air时，系统识别为MindSpore模型。
- 当model文件后缀是pb时，系统识别为TensorFlow模型。
- 当model文件后缀是onnx时，系统识别为ONNX模型。
- 当model文件后缀是其它时，系统识别为通过aclGenGraphAndDumpForOp接口dump出来的图。

当设置了该参数时，有如下约束。

- 当取值为0时，即为Caffe框架网络模型，模型包括后缀为prototxt的模型文件和后缀为caffemodel的权重文件，并且此两个文件的op name和op type必须保持名称一致（包括大小写）。
- 当取值为3时，即为TensorFlow框架网络模型，只支持FrozenGraphDef格式，即后缀为pb的模型文件，pb文件采用protobuf格式存储，网络模型和权值数据都储存在同一个文件中。
- 当取值为5时，即为ONNX格式网络模型，仅支持ai.onnx算子域中opset v11版本的算子，用户也可以将其他opset版本的算子（比如opset v9），通过PyTorch转换成opset v11版本的ONNX算子；而使用PyTorch训练出的pth模型需要转换为ONNX格式的模型，才能进行调优。
- 当取值为1时，即为MindSpore框架网络模型时，请务必查看如下限制：

  - 调优时，仅支持后缀为*.air的模型文件。
  -     --input_format
只支持配置为NCHW。    --out_nodes
、    --is_output_adjust_hw_layout
、    --input_fp16_nodes
、    --is_input_adjust_hw_layout
、    --op_name_map
参数不支持在MindSpore框架下使用。

#### 推荐配置及收益

无。


#### 示例

```
--framework=0  --model=${HOME}/test/resnet50.prototxt  --weight=${HOME}/test/resnet50.caffemodel
--framework=1 --model=${HOME}/module/ResNet50_for_MindSpore_1.4.air
```


#### 依赖约束

无。