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更新时间：2021-03-18 GMT+08:00
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开发场景分析

开发场景

开发图片分类应用，对2张分辨率为1024*683的*.jpg图片分类。

场景分析

您可从以下几方面入手分析该应用需包含哪些功能，这些功能点对应哪些AscendCL接口。

功能列表

实现分析

涉及的命令或关键接口

模型推理

本文介绍的场景是图片分类，因此需要选取开源的分类网络，此处选择的是Caffe resnet-50网络，将开源的resnet-50网络转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），使用该离线模型推理图片所属的类别。
  • 使用ATC（Ascend Tensor Compiler）工具将resnet-50网络转换为*.om文件（适配昇腾AI处理器的离线模型）。

    请参见《ATC工具使用指南》。

  • 模型加载

    aclmdlLoadFromFileWithMem

  • 模型执行

    aclmdlExecute

  • 模型卸载

    aclmdlUnload

数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等）

resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。

但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP格式的图片，再缩放成宽高为224*224的图片，最后再通过色域转换将YUV420SP格式的图片转换成RGB格式的图片。
  • 解码、缩放
    • acldvppCreateChannel
    • acldvppJpegDecodeAsync
    • acldvppVpcResizeAsync
    • acldvppDestroyChannel
  • 色域转换

    使用ATC（Ascend Tensor Compiler）工具转换模型时，通过--insert_op_conf参数配置色域转换，将色域转换的各参数值保存在*.om文件中，在模型执行时，进行色域转换。

    请参见《ATC工具使用指南》。

数据后处理

处理模型推理的结果，通过调用Cast和ArgMaxD两个单算子从推理结果中查找每张图片最大置信度的类别标识。

调用算子Cast将推理结果的数据类型从float32转成float16，再调用ArgMaxD算子从推理结果中查找最大置信度的类别标识。
  • 将Cast和ArgMaxD两个单算子的定义文件*.json编译成适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），用于验证单算子的运行。

    请参见《ATC工具使用指南》。

  • 算子执行：aclopExecuteV2

数据传输

涉及将Host的图片数据传输到Device，供Device处理数据时使用，完成数据处理后，Device需将处理结果传回Host。

内存拷贝：aclrtMemcpy
父主题： 深入开发应用
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