Caffe 源码 更多内容
  • 添加源码成分分析任务

    任务名称 源码成分分析任务的名称。 扫描类型 待扫描的源码类型,包括文件和代码仓。 扫描对象 待扫描的源码文件。 任务描述 对当前源码成分分析任务的说明。 代码仓扫描 图2 添加代码仓扫描任务 参数 参数说明 任务名称 源码成分分析任务的名称。 扫描类型 待扫描的源码类型,包括文件和代码仓。

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  • 管理源码成分分析任务

    管理源码成分分析任务 操作场景 该任务指导用户通过开源治理服务查找、删除或停止源码成分分析任务。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已添加任务。 查看任务 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏,单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面,查看成

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  • 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型?

    华为HiLens上可以运行哪些TensorFlowCaffe的模型? 准确地说,华为HiLens上只能运行“om”模型,华为HiLens管理控制台的“模型导入(转换)”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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  • 预置条件

    eference_caffenet python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/python/caffe/imagenet outputimg/ 创建一个

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 开发算法模型

    om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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  • C++源码编译找不到stdlib.h

    原因:系统中 C++ 头文件包含路径不当,导致cstdlib中执行“#include_next ”时,找不到系统 libc 中的 stdlib.h 。解决方案:修改los_config.mk 中LITEOS_CXXINCLUDE和LITEOS_LIBC_INCLUDE 顺序:LITEOS_LIBC_INCLUDE应在L

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  • 发布与部署AstroZero开发应用的源码包

    用”,即可将该应用的源码包下载到本地。 图2 导出应用源码包 在应用开发页面导入源码包 在AstroZero服务控制台,单击“进入首页”,进入应用开发页面。 在左侧导航栏中,选择“应用”。 在应用页面,单击“导入应用”。 图3 选择导入应用 上传已获取的源码包,单击“确定”。 图4

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  • 查看源码成分分析扫描详情

    查看源码成分分析扫描详情 该任务指导用户通过开源治理服务查看源码成分分析扫描结果。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已执行扫描任务。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏,单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面,可看到全部添加过

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包,依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包,依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 模型转换及打包

    。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件,单击“配置”,配置Tensorflow参数,并单击“确定”。 单击“转换”,可转换得到caffe和prototxt文件,文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包,依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 使用VS Code调试代码时不能进入源码

    使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件,请直接看步骤三。 步骤一:打开launch.json文件 方法一:单击左侧菜单栏的Run(Ctrl+Shift+D)按钮,再单击create a launch.json file。如下图所示: 方法二:单击上侧菜单栏中的Run

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  • 导入/转换本地开发模型

    操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型,非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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  • 如何体验ServiceStage的源码部署功能?

    如何体验ServiceStage的源码部署功能? 如表1所示,ServiceStage基于GitHub提供了一些不同语言的demo。 您可以Fork特定语言的demo源码到自己的GitHub代码仓库中,参考创建并部署组件去体验ServiceStage的源码部署功能。 表1 Servic

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  • 模型转换失败怎么办?

    om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”,或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界 并非所有模型

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  • 华为HiLens支持的模型必须是ModelArts训练出的模型吗?

    om”格式。 并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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  • 如何上传模型至华为HiLens?

    om”格式。 并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 在导入模型前,导入的模型可通过ModelArts在线训练,也可通过本地训练。

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