实战演练
大作业
1、下载源码编译运行，上传结果截图到作业提交专用贴
更具文档下的readme进行对代码的修改，包括修改模型文件以
适配昇腾310
atc --model=caffe_model/resnet50.prototxt --weight=caffe_model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=Ascend310 --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data -output_type=FP32 --out_nodes=prob:0
修改图片文件将*.jpg转换成 *.bin文件使程序可以调用运行。切换到“样例目录/data“目录下，执行transferPic.py脚本，将*.jpg转换为*.bin，同时将图片从1024*683的分辨率缩放为224*224。在“样例目录/data“目录下生成2个*.bin文件。
python3 ../script/transferPic.py
配置环境变量
export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/x86_64-linux
export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/acllib/lib64/stub
配置编译文件
切换到样例目录，创建目录用于存放编译文件，例如，本文中，创建的目录为“build/intermediates/host“。
mkdir -p build/intermediates/host
切换到“build/intermediates/host“目录，执行如下命令生成编译文件。
cd build/intermediates/host
cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE
编译文件
make
运行应用
切换到可执行文件main所在的目录，例如“$HOME/resnet50_imagenet_classification/out”，运行可执行文件。
./main
2、数据替换成自己的图片，编译运行。上传运行结果以及修改后的源代码。
附加题
修改分类模型由ResNet-50转换为ResNet-101
1、转换模型，上传模型转换成功提示截图
2、修改代码并运行成功，上传运行结果以及修改后的源码
上传至作业专用贴
直播截图
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-o4913FKC-1648708092621)(https://raw.githubusercontent.com/Nyquest-unstable/picture/master/image-20220330193157444.png)]
|