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title: 学习向导
description: "本文档用于指导开发者如何使用ATC（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）工具进行模型转换，得到适配AI处理器的离线模型。通过本文档您可以达成以下目标："
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# 学习向导

本文档用于指导开发者如何使用ATC（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）工具进行模型转换，得到适配AI处理器的离线模型。通过本文档您可以达成以下目标：

- 了解不同框架原始网络模型转成AI处理器离线模型的方法。
- 能够基于本文档中的参数，转成满足不同定制要求的离线模型。

熟悉Linux基本命令，对机器学习、深度学习有一定了解的人员，可以更好地理解本文档。

#### 针对新手

| ATC简介 | 快速入门 | 初级功能 |
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| 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 | 本章节以ATC工具支持的所有框架网络模型为例，简单介绍如何进行基础功能的模型转换。 | 介绍ATC工具的初级功能，比如将模型转成JSON文件查看参数信息，离线模型支持动态batch\_size、动态分辨率，以及如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型等。 |


#### 适合专家

| AIPP使能 | 单算子模型转换 | 专题 |
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| 介绍什么是AIPP、模型转换时如何使能AIPP、根据配置文件模板如何构造AIPP配置文件，以及根据色域转换功能如何输出满足要求的图片数据等功能，并给出典型场景下的配置示例。Atlas 350 加速卡不支持AIPP特性。 | 介绍什么是单算子描述文件、如何构造单算子描述文件，以及如何将该文件转成适配AI处理器的离线模型，用于验证单算子功能。 | 介绍Caffe、TensorFlow等模型在某些无法直接使用ATC工具的场景，如何通过定制修改模型，来实现顺利使用ATC工具的功能。 |