| | RESNET_V1_101 = 'resnet_v1_101' | | RESNET_V1_110 = 'resnet_v1_110' | | RESNET_V1_152 = 'resnet_v1_152' | | RESNET_V1_18

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订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot

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成功登录提示 步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试 下载代码至本地 本案例中，以图像分类模型resnet50模型为例，路径为“./models/official/cv/resnet/” # 在本地电脑Terminal下载代码至本地 git clone https://gitee

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此算法文件用于加载cifar数据集，并进行简单的数据加强。用户体验MindSpore时，无需进行数据集和特征处理操作。 resnet.py 此算法文件为MindSpore体验样例的主入口函数文件，使用MindSpore自带的ResNet50残差网络，并定义了损失函数（SoftmaxCrossEntropyWithL

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的“.ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图6 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理

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torchvision.models as models model1 = models.resnet34(pretrained=False, progress=True) checkpoint = '/xxx/resnet34-333f7ec4.pth' state_dict = torch

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on ./resnet/train.py --net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --enable_modelarts=True --class_num=5 --config_path=./resnet/config/resnet50

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存储内容如下。 表4 输出文件介绍（以模型名称为resnet50-v2-7.onnx为例） 类别 文件名称 是否一定生成 文件存储内容 convert resnet50-v2-7.mindir 是 转换后的mindir模型。 resnet50-v2-7.om 否 转换过程中的om文件，不是必定生成。

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ini即可自动编译指定的动态shape。 #shell converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX --device=Ascend --outputFile=resnet50_dynamic --saveType=MINDIR --configFile=config

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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= torchvision.models.resnet50(pretrained=True) # 保存模型为ONNX格式 torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 224, 224), "resnet50.onnx") TensorFl

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只允许放置一个，customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 PyTorch模型包结构 发布该模型时只需要指定到“resnet”目录。 OBS桶/目录名 |── resnet | ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 | │ ├── <<自定义Python包>>

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。

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说明 下载项目代码 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models

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Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1：准备训练数据

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Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX --outputFile=resnet50 --saveType=MINDIR --inputShape="input.1:1,3,224

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。

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ndspore-gpu/resnet/”，训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/resnet”目录中，“resnet”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“bash ${MA_JOB_DIR}/resnet/run_mpi.sh

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。

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"--batch_size=1", "--model=resnet50", "--variable_update=parameter_server"

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ndspore-gpu/resnet/”，训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/resnet”目录中，“resnet”为OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 启动命令：“bash ${MA_JOB_DIR}/resnet/run_mpi.sh

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