#hb_verifier工具

hb_verifier工具是用于支持进行模型逐层算子输出余弦相似度对比的工具，支持进行onnx模型之间、onnx模型与hbir模型之间的对比。

余弦相似度表示不同阶段量化模型之间的一致性，余弦相似度越接近1，说明对比的两个量化模型的输出越接近。

#使用方式

#命令行参数

参数名称	参数说明
-h, --help	显示帮助信息。
-m, --model	指定推理测试时使用的图片，仅支持*.npy文件。 多输入模型添加图片的方式有以下两种传参方式，多张图片之间用“,”分割： input_name1:image1,input_name2:image2, … image1,image2… 注意： 输入需要包含前处理操作，即色彩转换/mean/scale等配置需在准备输入时在外部完成。如无特殊要求，使用校准数据集作为输入即可。 输入图片的名称顺序需要与模型实际输入一致。

#参考使用场景样例

1. ONNX模型与ONNX模型之间进行余弦相似度对比。

以模型优化阶段模型 optimized_float_model.onnx 与模型校准阶段模型 calibrated_model.onnx 为例：

2. ONNX模型与HBIR模型之间进行余弦相似度对比。

以模型优化阶段模型 optimized_float_model.onnx 与模型量化阶段定点模型 quantized_model.bc 为例：

#输出内容说明

所对比模型的余弦相似度信息会打印在终端内，如下示例所示：

其中：

• NodeName代表算子名称。

• TensorName代表该算子的第一个输出的Tensor名称。

• ConsineSimilarity代表计算出的余弦相似度。