支持Ascend处理器的适配模型和算法分享——昇腾开发者社区ModelZoo（持续更新中！！！）

对于开发者来说，部署应用到Atlas设备，有一点是最为关键、最具有挑战性的——模型的转换，需要将Caffe或TensorFlow框架下的模型转为专用的.om模型才可以。这一般是大家自己转换，一旦遇到转换失败，可能就需要较长时间的调整了，为了减轻大家开发负担，这里给大家介绍一下昇腾开发者社区的ModelZoo，这里有

适配好的模型

更有支持Ascend 910训练的主流算法

大家可以直接下载模型使用，去部署自己的项目，如果大家对模型有更好的要求，或有定制化的需求，还可以自己训练，下载自己想用的算法就行了哦，非常方便。那该如何使用ModelZoo呢？

1. 打开昇腾开发者社区

社区链接：https://developer.huaweicloud.com/techfield/ascend.html

2. 找到ModelZoo子菜单，打开即可

注意ModelZoo在资源中心的菜单下

打开后的界面如图所示：

怎么样，还不错吧。这里提供了目前主流的模型，已经经过与Ascend处理器的适配，大家可以直接下载使用。目前，支持主流的TensorFlow框架和MindSpore框架哦。下面，以大家喜闻乐见的YOLOv3为例，介绍一下：

打开YOLOv3的界面，可以看到：

这里对YOLOv3做了详细的介绍，包括模型的格式、大小以及精度，并做了简单的概述，给出了参考论文和代码。

此外，还十分贴心的给出了具体的输入输出数据描述，这对于部署到Atlas产品上来说是很关键的部分，可见开发ModelZoo的工作人员是很用心的。

不仅如此，甚至还给出了模型转换的命令（点击“快速上手”的选项，就能看到哦）：

这么样，是不是非常贴心和用心呢？至于模型，点击上图右上角的下载就可以了哦，下载后解压，可以得到原始.pb模型和转换好的.om模型，可以直接使用.om模型，也可以根据实际需要，自己转换模型哦：

如果你觉得这还不够，还可以自己训练哦，ModelZoo同样给出了训练代码，还支持TensorFlow和MindSpore双框架呢：

同样，点击自己想要的算法，就可以看到关于该算法的详细介绍了，介绍的很详细的，包括可以调试的参数等等，如下图所示，都给了较为详细的介绍，大家赶快自己去试试吧。

对了，算法下载后，解压，得到的是如下哦：

整体代码十分简洁优雅，大家可以自己看看，文件结构层次分明，风格也和大家常用的GitHub类似，极大降低了学习成本，非常棒呀。话不多说，大家快去下载使用吧。

昇腾开发者社区还有很多很好用的功能和模块，大家自己去开发吧！

附昇腾开发者社区链接：https://developer.huaweicloud.com/techfield/ascend.html