超分辨率转换

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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训练后的Caffe和Tensorflow模型，有两种初步评估的方法评估Ascend 310芯片是否支持用户模型，评估方法如下：模型使用的算子是否全部包含在算子清单内，包含即支持。使用模型转换工具直接转换训练好的模型，确认是否可以转换成功，转换成功即支持，不支持的算子将返回错误信息。算子清单可参考《算子清单》。如存在不支持的算子，请参考《T

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离线模型转换工具包含在DDK工具包内，位于目录<$DDK_HOME>/uihost/bin/omg下，OMG为命令行工具（可通过-h获得参数信息），用于实现caffe和tensorflow模型转换成Ascend 310支持的om文件。OMG工具的使用说明请参考《模型转换指导》中的“使用OMG工具转换模型”章节。caffe模型的转换：#om

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011时，建议使用此模板进行转换。 转换输入目录 若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（非om格式模型），转换输入目录根据模型的来源自动初始化。目录下应该包含模型文件和转换所需的配置文件。模型文件的输入目录规范请见模型输入目录规范。 转换输出目录 若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/design/workspaces/{model_id}/transform 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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加载了用户自定义算子插件的模型转换流程如图1所示OMG（Offline Model Generate）加载模型文件、自定义算子插件，对模型文件中的算子进行解析，并将自定义算子转换为IR（Intermediate representation）表示。OMG根据运行环境对自定义算子进行数据转换、运行内存计算，同时编译生成自定义算子的二进制文件

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加载了用户自定义算子插件的模型转换流程如图1所示OMG（Offline Model Generate）加载模型文件、自定义算子插件，对模型文件中的算子进行解析，并将自定义算子转换为IR（Intermediate representation）表示。OMG根据运行环境对自定义算子进行数据转换、运行内存计算，同时编译生成自定义算子的二进制文件

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模型转换及打包 华为智能摄像机由wk文件打包生产的RPM文件驱动，平台提供文件转换服务和算法文件打包服务。如果用户只需要线上调试部分功能，不需要上线算法，也可以不打包RPM文件直接进入下一步。 模型转换 在首页导航栏，进入“模型转换及算法文件打包”页面。 单击“模型转换”，进入模型转换页面。

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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环境准备本手册介绍命令行方式的模型转换，如果用户想通过Mind Studio界面进行模型转换，则请参见Ascend 310 Mind Studio基本操作。本手册以DDK独立安装为例进行说明。如果DDK安装用户为HwHiAiUser，日志未输出到屏幕或者DDK所在服务器操作系统以及架构为Arm（aarch64），模型转换耗时较长，则可以分

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暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 导入（转换）模型 在HiLens Studio界面左侧，单击。 页面左侧将显示您在ModelArts训练好的模型列表。 图1 模型列表 选择待导入

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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环境准备本手册介绍命令行方式的模型转换，如果用户想通过Mind Studio界面进行模型转换，则请参见Ascend 310 Mind Studio基本操作。本手册以DDK独立安装为例进行说明。如果DDK安装用户为HwHiAiUser，日志未输出到屏幕或者DDK所在服务器操作系统以及架构为Arm（aarch64），模型转换耗时较长，则可以分

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Studio 方式二：从OBS导入 OBS导入模型至HiLens Studio 步骤二：在HiLens Studio转换模型 方式一：使用命令行转换模型 命令行转换模型 方式二：通过HiLens Studio界面转换模型 界面转换模型 本地导入模型至HiLens Studio 在HiLens

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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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模型转换失败怎么办？ 如果模型转换失败，可通过查看日志信息来查看模型转换失败的原因，进而针对性地解决问题。 查看模型转换日志：通过查看模型转换日志，定位模型转换失败的原因。 解决模型转换问题：针对模型转换失败的原因解决问题，此处列举常见的问题原因以及解决方法。 查看模型转换日志

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