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开发模型
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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe模型转换成“
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开发算法模型
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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe模型转换成“
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Caffe
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CPU 执行训练 ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 训练后生成“caffemodel”文件，然后将“lenet_train_test.prototxt”文件改写成部署用的lenet_deploy
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是否支持caffe引擎？
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Caffe分类范例
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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。
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CCE部署使用Caffe
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转换Caffe/TensorFlow网络模型
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转换Caffe/TensorFlow网络模型
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Caffe算子边界
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Caffe算子边界
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Caffe算子边界
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pad_end：可选，类型：int32， 默认为0 说明： l zoom_factor与shrink_factor不能同时存在 l height与zoom_factor不能同时存在 l height与shrink_factor不能同时存在 【约束】 （outputH*outputW）/（inputH*inputW）
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Caffe-CPU-py36通用模板
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存储在OBS上的Caffe模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。
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Caffe-GPU-py27通用模板
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存储在OBS上的Caffe模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。
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Caffe-CPU-py27通用模板
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存储在OBS上的Caffe模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。
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Caffe-GPU-py36通用模板
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存储在OBS上的Caffe模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。
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caffe.proto文件算子定义（可选）
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如果使用的是Caffe开源框架的模型，请参考本章节进行caffe.proto文件的定义；如果使用的Tensorflow开源框架的模型，此章节跳过。算子开发完成后，需要在DDK内置的caffe.proto文件中增加自定义算子的相关定义（如果内置的caffe.proto文件中已存在此算子的定义则此章节跳过）。若同一模型中存在多个不支持的自定义
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caffe.proto文件算子定义（可选）
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如果使用的是Caffe开源框架的模型，请参考本章节进行caffe.proto文件的定义；如果使用的Tensorflow开源框架的模型，此章节跳过。算子开发完成后，需要在DDK内置的caffe.proto文件中增加自定义算子的相关定义（如果内置的caffe.proto文件中已存在此算子的定义则此章节跳过）。若同一模型中存在多个不支持的自定义
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预置条件
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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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获取训练作业支持的AI预置框架
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"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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模板说明
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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板
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华为HiLens支持哪些模型？
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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TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe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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