函数：set_input_dynamic_dims

函数：get_aipp_type

C函数原型	aclError aclmdlGetAippType(uint32_t modelId, size_t index, aclmdlInputAippType *type, size_t *dynamicAttachedDataIndex)
Python函数	type, dynamic_attached_data_index, ret = acl.mdl.get_aipp_type(model_id, index)
函数功能	获取指定模型的指定输入所支持的AIPP类型（动态AIPP或静态AIPP）及动态AIPP输入对应的index值。
输入说明	model_id：int，指定模型的ID。 调用acl.mdl.load_from_file接口/acl.mdl.load_from_mem接口/acl.mdl.load_from_file_with_mem接口/acl.mdl.load_from_mem_with_mem接口加载模型成功后，会返回模型ID。 index：int，模型中输入的index。
返回值说明	type：int，表示指定模型输入的AIPP类型。 dynamic_attached_data_index：int，返回信息。 - 当type不为ACL_DATA_WITH_DYNAMIC_AIPP时，该值返回“0xFFFFFFFF”，表示无效。 - 当type为ACL_DATA_WITH_DYNAMIC_AIPP时，该值返回动态AIPP输入（用于配置动态AIPP参数）的index。 - 0：ACL_DATA_WITHOUT_AIPP #该输入无AIPP信息 - 1：ACL_DATA_WITH_STATIC_AIPP #该输入带静态AIPP信息 - 2：ACL_DATA_WITH_DYNAMIC_AIPP #该输入有关联的动态AIPP输入 - 3：ACL_DYNAMIC_AIPP_NODE #该输入本身就是动态AIPP输入，用于配置动态AIPP参数 ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。
约束说明	无
参考资源	接口调用示例，参见动态AIPP（多个动态AIPP输入）。

父主题： 模型加载与执行

函数：set_aipp_by_input_index

C函数原型	aclError aclmdlSetAIPPByInputIndex(uint32_t modelId, aclmdlDataset *dataset, size_t index, const aclmdlAIPP *aippParmsSet)
Python函数	ret = acl.mdl.set_aipp_by_input_index(model_id, dataset_in, index, aipp)
函数功能	动态AIPP场景下，根据指定的模型输入的输入index，设置模型推理时的AIPP参数值，同步接口。 动态AIPP支持的几种操作的计算方式及其计算顺序如下： 抠图->色域转换->减均值/归一化->padding
输入说明	**model_id：**int，模型ID。 调用acl.mdl.load_from_file接口/acl.mdl.load_from_mem接口/acl.mdl.load_from_file_with_mem接口/acl.mdl.load_from_mem_with_mem接口加载模型成功后，会返回模型ID。 dataset_in：int，表示模型推理的输入数据的指针地址。 使用aclmdlDataset类型的数据描述模型推理时的输入数据，输入的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。 index：int，表示在第几个输入上设置动态AIPP参数。如果该输入没有关联动态AIPP输入，则返回报错。 可调用acl.mdl.get_aipp_type查询指定模型的指定输入是否有关联的动态AIPP输入，若有，则本接口的index参数值与acl.mdl.get_aipp_type接口的index参数值保持一致；若无，则无需设置动态AIPP参数。 aipp：int，动态AIPP参数对象的指针地址。 提前调用acl.mdl.create_aipp接口创建aclmdlAIPP类型的数据。
返回值说明	ret：int，错误码。 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。
约束说明	- 经过动态AIPP处理后的图像的宽、高必须与原始模型中输入Shape中的宽、高保持一致。 - 多Batch场景下，根据每个Batch的配置计算出动态AIPP后输出图片的宽、高，经过动态AIPP后每个Batch的输出图片宽、高必须是一致的。计算输出图片宽、高的计算公式如表1所示。 - 抠图或者缩放或者Padding操作之后，对图片宽、高的校验规则如下，其中，aippOutputW、aippOutputH分别表示AIPP输出图片的宽、高，其它参数是acl.mdl.set_aipp_srcImage_size、acl.mdl.set_aipp_scf_params****、acl.mdl.set_aipp_crop_params、****acl.mdl.set_aipp_padding_params接口的入参请参考表1。
参考资源	接口调用示例，参见动态AIPP（多个动态AIPP输入）。

表1 输出图片宽、高计算公式

抠图	缩放	补边（padding）	动态AIPP输出图片的宽、高
否	否	否	aippOutputW = srcImageSizeW aippOutputH = srcImageSizeH
是	否	否	aippOutputW = cropSizeW aippOutputH = cropSizeH
是	是	否	aippOutputW = scfOutputSizeW aippOutputH = scfOutputSizeH
是	否	是	aippOutputW = cropSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight aippOutputH = cropSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	否	是	aippOutputW = srcImageSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight aippOutputH = srcImageSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	是	是	aippOutputW = scfOutputSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight aippOutputH = scfOutputSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	是	否	aippOutputW = scfOutputSizeW aippOutputH = scfOutputSizeH
是	是	是	aippOutputW = scfOutputSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight aippOutputH = scfOutputSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom

父主题： 模型加载与执行

函数：set_input_dynamic_dims

C函数原型	aclError aclmdlSetInputDynamicDims(uint32_t modelId, aclmdlDataset *dataset, size_t index, const aclmdlIODims *dims)
Python函数	ret = acl.mdl.set_input_dynamic_dims(model_id, dataset_in, index, dims)
函数功能	如果模型输入的Shape是动态的，可以调用该接口设置模型推理时具体维度的值。
输入说明	**model_id：**int，模型ID。 调用acl.mdl.load_from_file接口/acl.mdl.load_from_mem接口/acl.mdl.load_from_file_with_mem接口/acl.mdl.load_from_mem_with_mem接口加载模型成功后，会返回模型ID。 dataset_in：int，表示模型的输入数据。 使用aclmdlDataset类型的数据描述模型推理时的输入数据，输入的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。 index：int，标识动态维度的输入index。 需调用acl.mdl.get_input_index_by_name接口获取，输入名称固定为“ascend_mbatch_shape_data”。 dims：dict，指定具体某一档的所有维度信息。 可以调用acl.mdl.get_input_dynamic_dims接口获取指定模型支持的动态维度档位数以及每一档中的值。 例如：使用ATC工具进行模型转换时，input_shap="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" ，dynamic_dims="20,20,1,1; 40,40,2,2; 80,60,4,4"，若输入数据的真实维度为（1,1,40,20,1,20,1,1），则dims输入示例如下（name暂不使用）： dims = {'dimCount': 8, 'name': '', 'dims': [1,1,40,20,1,20,1,1]}
返回值说明	ret：int，错误码 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。
约束说明	无
参考资源	接口调用流程与示例，参见动态Batch/动态分辨率/动态维度（设置多档维度值）。

父主题： 模型加载与执行

函数：create_config_handle

C函数原型	aclmdlConfigHandle *aclmdlCreateConfigHandle()
Python函数	config_handle = acl.mdl.create_config_handle()
函数功能	创建aclmdlConfigHandle类型的数据，表示一个模型加载的配置对象。同步接口。 如需销毁aclmdlConfigHandle类型的数据，请参见acl.mdl.destroy_config_handle。
输入说明	无
返回值说明	config_handle：int，aclmdlConfigHandle类型的指针地址。 - 返回非0表示成功。 - 返回0表示失败。
约束说明	无

父主题： 模型加载与执行

函数：destroy_config_handle

C函数原型	aclError aclmdlDestroyConfigHandle(aclmdlConfigHandle *handle)
Python函数	ret = acl.mdl.destroy_config_handle(config_handle)
函数功能	销毁通过acl.mdl.create_config_handle接口创建的aclmdlConfigHandle类型的数据。同步接口。
输入说明	config_handle：int，待销毁的aclmdlConfigHandle类型的指针地址。
返回值说明	ret：int，错误码 - 返回0表示成功。 - 返回其它值表示失败。
约束说明	无

父主题： 模型加载与执行

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