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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指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 生成高精度模型 指定是否生成高精度“FP16

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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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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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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，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用”获取操作结果“查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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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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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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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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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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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 fp16_high_precsion

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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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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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优选数据格式，即指定网络算子优先选用的数据格式，“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时，指定该参数才生效。“ND”表示模型中算子按“NCHW”转换成通用格式，“5D”表示模型中算子按华为自研的5维转换成华为格式。“5D”为默认值。 fp16_high_precsion

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轻量化模型转换API 上传图纸文件 查询轻量化任务状态 下载轻量化文件 父主题： IPDCenter基础服务API

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Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下： 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite（简称MSLite）进行模型的转换，进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore

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