aclmdlSetAIPPPaddingParams【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge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√功能说明动态AIPP场景下设置补边相关的参数。函数原型aclError aclmdlSetAIPPPaddingParams(aclmdlAIPP *aippParmsSet, int8_t paddingSwitch, int32_t paddingSizeTop, int32_t paddingSizeBottom, int32_t paddingSizeLeft, int32_t paddingSizeRight, uint64_t batchIndex)参数说明参数名输入/输出说明aippParmsSet输出动态AIPP参数对象的指针。需提前调用aclmdlCreateAIPP接口创建aclmdlAIPP类型的数据。paddingSwitch输入是否对图片执行补边操作取值范围0不执行补边操作设置为0时则设置paddingSizeTop、paddingSizeBottom、paddingSizeLeft、paddingSizeRight参数无效1执行补边操作paddingSizeTop输入在图片上方填充的值。取值范围[0, 32]paddingSizeBottom输入在图片下方填充的值。取值范围[0, 32]paddingSizeLeft输入在图片左方填充的值。取值范围[0, 32]paddingSizeRight输入在图片右方填充的值。取值范围[0, 32]batchIndex输入指定对第几个Batch上的图片执行补边操作。取值范围[0,batchSize)batchSize是在调用aclmdlCreateAIPP接口创建aclmdlAIPP类型的数据时设置。返回值说明返回0表示成功返回其他值表示失败请参见aclError。约束说明补边之后图片的宽必须小于等于1080。【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考