在我们深入探索产品及相关技术应用的过程中，大家针对诸多关键环节产生了一系列疑问。针对这些疑问我们经过收集与系统整理，将高频问题及精准解答汇总呈现，该FAQ旨在为您扫清知识障碍，助力您高效使用产品或技术。另外，我们会根据用户的反馈情况持续进行FAQ的整理和迭代并分期分享给用户。当你遇到困难，不妨来此查找看看，也是这里有与你“志同道合”的伙伴。

1. 开发环境

Q：J3精度debug工具使用列代码调用接口失败？
**<font color="Green">A</font>**：已验证，该**接口确实不存在**，问题已提交研发，待下一版本进行修复，请密切关注版本发布。。

2. 模型转换

2.1 PTQ

Q：J6支持动态SHAPE吗？
A：地平线的工具链目前还无法支持类似nonzero这种导致动态SHAPE的算子，应尽量将参与计算的算子固定化。

- **Q**：calibration_type为load时的作用？ **A**："load"模式是 load QAT训练后导出的onnx模型，因为是训练过的，无需在进行校准。但是J6是不再支持load 模式的，使用时注意哈。
- **Q**：部署BEV模型在部，如何将pyramid输入的多batch的摄像头数据沿batch维度做拆分？ **A**: ``` from hbdk4.compiler import load

model = load("qat_model.bc")
func = model[0]

依据部署需要，维护一个独立地址部署的输入节点名称列表，或index列表

输入节点名采用上一节的方式进行了自定义修改

batch_input = ["input_name1"]

为和历史版本保持兼容，建议使用flatten_inputs将输入展开，如下代码同时兼容新旧版本模型：

for input in func.flatten_inputs[::-1]:
if input.name in batch_input:
input.insert_split(dim=0)

ps：

1.insert_split会导致节点数变多，因此建议从后往前拆

2.就算batch=1，该接口也会尝试拆分，会导致输入节点的name增加 “_0” 后缀

知识梳理汇总FAQ-2025.04