昇腾OM离线推理精度问题：代码调整与模型结构分析

在昇腾芯片适配项目中，遇到一个使用ACL离线推理的模型，其推理结果与原始ONNX模型的预测存在显著差异，尽管进行了数据预处理和代码调整，但问题仍未得到解决。以下是针对这个问题的深入分析和解决方案： 1. 问题定位： - 推理流程代码分析：首先怀疑是推理代码中的问题，因为OM模型的输出不正确。通过代码审查，发现在预处理阶段与ONNX模型的处理方式不同，导致结果偏差。修复了代码中的错误后，结果仍有较大出入。 2. 精度比对工具应用： - 使用精度比对工具对ONNX和OM模型的每个算子节点进行比较，目的是查找精度丢失的可能性。结果显示两者在精度上没有明显差距，这表明模型本身并未因精度问题导致差异。 3. 模型结构分析： - 既然代码和模型精度都没有问题，问题可能在于模型的结构差异。在对比ONNX和OM模型的输出层时，发现OM模型执行了算子融合操作，这可能导致输出维度的改变，从而影响最终的推理结果。 4. 解决方案： - 为了解决模型结构上的差异，需要对OM模型进行逆向工程，检查融合算子如何影响输出。可能需要重新构建或调整OM模型，确保其与ONNX模型在关键节点上保持一致，包括输出维度和计算逻辑。 5. 后续步骤： - 可能还需要检查模型训练过程中的参数配置、数据预处理步骤以及算子的量化和优化是否影响了结果。同时，确保在OM模型的部署环境中，所有依赖的库和配置都与训练和验证环境一致。 解决昇腾OM离线模型推理结果与原模型不对应的问题，需要从代码层面、精度比对和模型结构三方面进行全面排查，并根据发现的问题针对性地进行修复或调整。这可能涉及到模型转换过程中的细微细节，因此需要细致入微的分析和严谨的操作。