校验对应平台（OpenCL，Metal，Cuda，ARM，HuaweiNPU）的模型输出结果是否正确。
编译model_check工具需要将以下宏设置为ON：
- 打开以下选项编译TNN（编译方法参照TNN编译文档)
TNN_CPU_ENABLETNN_MODEL_CHECK_ENABLE- 对应device的宏，如
TNN_OPENCL_ENABLE,TNN_ARM_ENABLE
./model_check [-h] [-p] <tnnproto> [-m] <tnnmodel> [-d] <device> [-i] <input> [-f] <refernece> [-e] [-n] <val> [-s] <val> [-o] [-b] -sp [precision]
| 命令参数 | 是否必须 | 带参数 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| -h | 输出命令提示。 | ||
| -p | √ | √ | 指定tnnproto模型描述文件。 |
| -m | √ | √ | 指定tnnmodel模型参数文件。 |
| -d | √ | √ | 指定模型执行的平台，如OPENCL，ARM，METAL，CUDA，HUAWEI_NPU等。 |
| -i | √ | 指定输入文件。目前支持格式为： • 文本文件（文件后缀为.txt）, 格式与模型转换工具导出的输入格式一致。 • 常用图片格式文件（文件后缀为 .jpg .jpeg .png .bmp） 如果不指定，则会使用 (-1, 1) 随机输入 |
|
| -f | √ | 采用指定输出进行结果对比。目前支持格式为： • 文本文件（文件后缀为.txt），格式与模型转换工具导出的输出格式一致。 |
|
| -e | 仅校验模型的最终输出。 | ||
| -n | √ | 预处理，仅对输入为图片时有效。对输入数据各通道进行bias操作，参数格式为：0.0,0.0,0.0 | |
| -s | √ | 预处理，仅对输入为图片时有效。对输入数据各通道进行scale操作，参数格式为：1.0,1.0,1.0 | |
| -o | 是否保存最终的输出。 | ||
| -b | 验证多batch情况下，每个batch结果是否正确。 | ||
| -sp | √ | 强制设置执行的device的精度(AUTO/NORMAL/HIGH/LOW) |
注：预处理的公式是：y=(x-bias)*scale
<blob_num_s>
<blob1_name> <dim_size_n1> <dim0> <dim1> ... <dim(n1-1)> <data type>
<data>
...
<data>
<blob2_name> <dim_size_n2> <dim0> <dim1> ... <dim(n2-1)> <data type>
<data>
...
<data>
...
<blob(s)_name> <dim_size_ns> <dim0> <dim1> ... <dim(ns-1)> <data type>
<data>
...
<data>
将待校验的模型的tnnproto和tnnmodel文件拷贝进<path_to_tnn>/platforms/android/models，并改名为test.tnnproto和test.tnnmodel
cd <path_to_tnn>/platforms/android/
./model_check_android.sh -c -m <tnnproto> -p
cd <path_to_tnn>/platforms/linux/
./build_model_check.sh -c
<path_to_tnn>/platforms/linux/build/model_check -p <path_to_tnnproto> -m <path_to_tnnmodel> -d <DEVICE>
- 对于逐层校验，只针对fp32精度下的结果进行校验；对于最后结果校验，使用Auto精度进行校验。