楼主是想自定义inpzk算子，替换relu算子是吗？想请问一下，这么做的目的是什么呢如果是我，我会考虑先inpzk算子实现relu完全一样的功能，模型跑正常以后，再考虑改变inpzk功能。仅仅这个改动的话pbtxt找到你想修改的节点直接修改如果设计权重需要利用caffe工具修改caffemodel文件。

嗯，谢谢 看上去是mindspore对这些文件定了md5码，可下载下来的和预想的md5码不一致，就删除重新下载，重试5次后失败退出了

上面文件手动下载传上去以后继续编译出错如下： 但本文件手动下载后还继续出错does not match expected value    expected: 'a611ecc93fffeb6d058c0e6edf4ad4fb'      actual: 'd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e'-- File already exists but hash mismatch. Removing...-- Downloading...   dst='/home/test_user03/mindspore/build/mindspore/_deps/zeromq-subbuild/zeromq-populate-prefix/src/zeromq-4.1.4.tar.gz'   timeout='none'-- Using src='https://raw.githubusercontent.com/mli/deps/master/build/zeromq-4.1.4.tar.gz'-- Retrying...-- Using src='https://raw.githubusercontent.com/mli/deps/master/build/zeromq-4.1.4.tar.gz'-- Retry after 5 seconds (attempt #2) ...-- Using src='https://raw.githubusercontent.com/mli/deps/master/build/zeromq-4.1.4.tar.gz'-- Retry after 5 seconds (attempt #3) ...-- Using src='https://raw.githubusercontent.com/mli/deps/master/build/zeromq-4.1.4.tar.gz'-- Retry after 15 seconds (attempt #4) ...-- Using src='https://raw.githubusercontent.com/mli/deps/master/build/zeromq-4.1.4.tar.gz'-- Retry after 60 seconds (attempt #5) ...

E13002: Op type[Inpzk] of ops kernel[AIcoreEngine] is unsupported, Op instance_norm2 not supported reason: The number of inputs in op desc and op store does not match, check whether the number of input from the op in the op store and the graph is consistent. Op store name is tbe-custom.这个是日志里面的内容，这是输入个数不匹配，您确认下，也可以把模型发出来我们看下。

初步怀疑没有开发caffe插件，您可以把日志传来确认下。你参考下aicpu算子开发的caffe插件适配开发加到工程里面，他们的caffe插件开发一样的：https://support.huaweicloud.com/AICPUdevg-cann202training1/atlasaicpu_10_0023.html你也可以从sample里面找个caffe插件稍微修改下加到您工程试试看：https://support.huaweicloud.com/TBEdevg-cann202training1/atlaste_10_0096.html

转化公式：RGB是计算机比较容易理解的红绿蓝，在两个公式里面取值范围都是0~255区别就在于YUV，“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值，“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。video_range ，NARROW是被量化的，Y~(16-235)   U ~(16-240)   V~(16-240)。full_range ，WIDE是未被量化的：Y/U/V ~(0-255)他们之间转化公式如下：1.小数形式,full rangeR = Y + 1.4075 * (V-128);  G = Y - 0.3455 * (U-128) - 0.7169*(V-128);  B = Y + 1.779 * (U-128);  Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;U = (B-Y)/1.772;                                               (U~(-128-127))V = (R-Y)/1.402;或写为：Y =  0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;U = -0.169*R - 0.331*G + 0.5  *B + 128;     注： +128 的含义是让UV的范围处于整数区间（0-255）V =  0.5  *R - 0.419*G - 0.081*B + 128;2.整数形式（减少计算量）full rangeR= Y + ((360 * (V - 128))>>8) ; G= Y - (( ( 88 * (U - 128)  + 184 * (V - 128)) )>>8) ; B= Y +((455 * (U - 128))>>8) ;Y = (77*R + 150*G + 29*B)>>8;U = ((131*R - 110*G - 21*B)>>8) + 128 ;V = ((-44*R  - 87*G  - 131*B)>>8) + 128;3. 量化后的公式( Y~(16,235)  U/V ~(16,240)  )   Video rangeyuv --> rgbR = 1.155*Y + 1.605 * V - 224G = 1.168*Y - 0.393 * U - 0.823 * V+ 135.7B = 1.168*Y + 2.028 * U- 277.8 rgb --> yuv Y= (  66*R + 128*G  +  25*B)>>8 + 16U= (112*R -    94*G  -   18*B)>>8   + 128V= (-38*R  -    74*G  + 112*B)>>8 +128

本问题是因为当时不支持3d MaxPool，在330版本已经支持了，请楼主试用。

你好，当前没有指导aclopCompileAndExecute的接口的示例代码，可以参照aclopExecuteV2接口的使用方式，sample路径如下：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level1_single_api/4_op_dev/2_verify_op/acl_execute_add

报错inputsize不对的问题有两个怀疑：1，fft_length没有看到配，请确认下有没有。2，input shape[1,1171]，fft_length=1171，那么output应该[1,586]RFFTReal-valued fast Fourier transform ..Inputs:input: A float32 tensor.fft_length: An int32 tensor of shape [1]. The FFT length .Outputs:y: A complex64 tensor of the same rank as input. The inner-most dimension of input is replaced with the fft_length / 2 + 1 unique frequency components of its 1D Fourier transform .Third-party framework compatibilityCompatible with TensorFlow RFFT operator.

om文件一般不直接提供的，一般是让下载权重文件用atc转出来的。https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/face_detection_camera有 获取此应用中所需要的原始网络模型和将原始模型转换为Davinci模型的方法。请楼主参考下