基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复（Python）的弹性云服务器（ECS）实现 丨【我的华为云体验之旅】
先来介绍下，这是CANN体验官第三期活动，那么有同学可能要问了，什么是CANN呢？先来张官方的图展示：
如果还是不理解，理解简单理解为是华为为昇腾处理器打造的“CUDA”，最后给出活动链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-164772-1-1.html
说明：
- 一定要做云资源申请：点击链接：https://www.wjx.cn/vj/mbknBwc.aspx 可进行资源申请登记，审核后将会在2-3个工作日进行资源发放。
- 最好先了解下活动任务一的基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复（Python）实验：https://www.hiascend.com/zh/college/onlineExperiment/detail/664601
- 原始模型的测试代码：https://github.com/Atlas200dk/sample-imageinpainting-HiFill/blob/master/GPU_CPU/test.py
下面开始了，还记得在任务一时，基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复（Python）实验吗？ 实验链接上面已给出。
这次需要在自己的环境上真实复现上述实验，通过实验知道，就是部署模型到Ascend 310上，那如果没有Ascend 310的设备呢？那申请ECS云资源券就起到作用了，可以来购买弹性云服务器来用，开源代码在实验中也给了链接，接下来分享一下流程吧。
一、搭建自己的环境
申请到代金券后，先购买弹性云服务器，搞个Ascend 310，购买的流程比较简单，前人也总结了图文并茂的介绍，我就不赘述了，这里附上前人的购买介绍链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/432673114
需要注意的是，如果你是第一次购买，登录后可能发现无法ping通，即无法访问外网，这大概率时因为在配置弹性公网IP的时候出方向规则没配置，可以参照如下方法配置，如果不行，可以直接提工单。
https://bbs.huaweicloud.com/suggestion/detail/112907
二、配置环境
其实弹性云服务器默认配置环境（就是CANN）了，但是环境版本太老了，不支持本案例，在模型转换阶段就报错了，所以要安装新环境，直接上最新的吧。那这就遇到问题了，没有文档介绍如何配置，弹性云服务器的文档仅做了介绍，让到昇腾开发者社区，开发者社区的文档有点乱，搞了半天也不行，这一点体验不好，这文档有点差劲。问题不大，找个在线课程看看吧，就是昇腾CANN系列教程-环境部署（计算加速型ECS）
课程链接：https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA025+Self-paced/about
但遗憾的是，这个课程用到的版本太老了，不过没关系，只需要将提到的三个.run文件换成对应的新版本就行了，流程还是那样的。整个流程有点复杂，简化了一下，简化后的流程如下：
注意，讲道理，要区分root和HwHiAiUser用户安装，但这太麻烦了，安装环境还要来回切换用户，这里直接选择全root，即本文所有操作都在root下执行，所以注意点命令，确认下再执行，以免造成无可挽回的损失。
1. 下载安装包
# 下载固件和驱动
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/turing/resourcecenter/Software/AtlasI/A300-3010%201.0.12/A300-3010-npu-driver_21.0.3.1_linux-x86_64.run
# 下载X86平台推理引擎软件包，适用于命令行方式安装场景
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/5.0.4.alpha002/Ascend-cann-nnrt_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run
# X86平台开发套件软件包，适用于命令行方式安装场景
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/5.0.4.alpha002/Ascend-cann-toolkit_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run
# 授予权限
chmod 777 A300-3010-npu-driver_21.0.3.1_linux-x86_64.run
chmod 777 Ascend-cann-nnrt_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run
chmod 777 Ascend-cann-toolkit_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run
2. 执行安装
注意，安装之前最好给系统和pip都换成国内源，因为要安装一些依赖（在线课程中有介绍），换成国内源比较快，换源方法可以直接百度，在前面提到的在线课程中也有介绍。
./A300-3010-npu-driver_21.0.3.1_linux-x86_64.run --install 要重启以下哦，
reboot之后注意要配置下环境变量
vim ~/.bashrc找到如下三个环境变量，修改为如下：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:/usr/local/Ascend/nnrt/latest/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/nnrt/latest/python/site-packages:${PYTHONPATH}
export ASCEND_OPP_PATH=/usr/local/Ascend/nnrt/latest/opp:如图所示：
接着安装：
./Ascend-cann-nnrt_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run --install
./Ascend-cann-toolkit_5.0.4.alpha002_linux-x86_64.run --install 至此，应该就安装好了，大体是这样，具体请参看上面的在线课程，这三个安装包的版本和视频中不一样，但是其他的基本一样，按照流程搞就行了，话说这个ECS就不能直接给个最新配置的镜像吗？好像昇腾开发者社区提供了镜像，但是试了下，没成功，有点遗憾。
三、运行程序
因为实验中使用了atlasutil，这是昇腾官方团队自行封装的一个库，应该是为了方便Python开发，但是我看了下，这个库仅供使用，不覆盖所有场景，还是有限制的，快速验证还是可以用的，ECS也能用。不过，配置安装过程复杂。这里不用这个了，直接上官方原始的案例就行了。
案例链接：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/level2_simple_inference/6_other/imageinpainting_hifill
接下来就开始吧！
0. 下载源码
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
# 进入到本案例文件夹
cd samples/python/level2_simple_inference/6_other/imageinpainting_hifill
1. 模型转换
# 获取此应用中所需要的单算子Json文件和om模型文件。
wget https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/matmul_27648.json --no-check-certificate
wget https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/hifill.pb --no-check-certificate运行结果如图所示：
开始模型转换了！
atc --singleop=./matmul_27648.json --output=./0_BatchMatMul_0_0_1_1_1024_1024_0_0_1_1_1024_27648_0_0_1_1_1024_27648 --soc_version=Ascend310
atc --output_type=FP32 --input_shape="img:1,512,512,3;mask:1,512,512,1" --input_format=NHWC --output="./hifill" --soc_version=Ascend310 --framework=3 --save_original_model=false --model="./hifill.pb"模型转换时间有点长，主要是后一个模型转换时间长，执行以下命令将转换好的模型复制到样例中model文件夹中。
cp ./hifill.om ./model
cp ./0_BatchMatMul_0_0_1_1_1024_1024_0_0_1_1_1024_27648_0_0_1_1_1024_27648/*.om ./model获取样例需要的测试图片。
cd data
wget https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/data/test.jpg
# 退出data文件夹
cd ..
cd mask
wget https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/mask/test.jpg
# 退出maks文件夹
cd ..2. 运行程序
cd src
python3 main.py如果没有意外，你会看到如下内容：
可以看到，处理还是挺快的：
运行完成后，会在out目录下生成带推理结果的jpg图片，来看看最终效果吧：
这是原图：
这是mask：
可以看到原始图片左侧的两个人和下方的鞋“消失”了，效果还是不错的啊。
到这里，基本就完成了，还是很有意思的。不过也有几点说一下：
1. 主要是ECS环境配置
环境配置对于第一次接触的人，不太友好，比较麻烦。主要有两点：
（1）默认没配置出规则。如果是第一次使用，第一次配置公网IP，登录后就会发现ping不通，这就麻烦了，而且文档中关于该问题的解决，没有介绍出规则问题，还是提了工单解决的。
（2）环境配置没文档。也不能说没文档，就是文档的流程不行，也不好找，还有各种跳转下载链接。
这个很难评判，会者不难，难者不会。
2. 本案例效果可以提升
在线体验和实验结果其实都不错，效果很好，但试了下自己的图片，效果就一般了，鲁棒性不够。
3. 单算子加速还是挺强的
实验中有提到应用开发过程中使用了大矩阵乘法，定义Matmul 单算子json文件结构，将其转换为单算子模型。这一点就很不错，Matmul这个算子做的矩阵乘，计算比较复杂，Ascend的支持其实不太好，特别是Ascend 910的时候，耗时比较严重，这里转为单算子模型就好多了，利于性能提升，也更灵活，部署嘛，就是最大程度发挥或者说压榨硬件算力。
4. 完整生态链条，如果是能训练到部署完整流程就更好了，Ascend 910训练，Ascend 310部署推理，甚至落地应用，这样也可以尽量不免部署是算子不支持的问题，再加上MindSpore就更完美了，应该是能最大程度发挥硬件算力了，毕竟自研，应该是软硬件高度适配。
5. 与同是部署用的NVIDIA Jetson系列产品对比，需要做模型转换，这是因为一般模型都是用GPU训练的，部署到Ascend 310需要转为专用的om模型，但这涉及到算子支持度和框架支持问题，目前来说，昇腾这方面还是有些不足的，一方面是算子支持度可以更好，因为会遇到某些算子不支持的问题；另一个方面，目前不支持PyTorch模型的直接转换。而这些问题，Jetson产品基本不会遇到，因为该产品与训练用的GPU为同一硬件基础。昇腾生态建设需要不断发展。
需要注意的是，ECS服务器是消耗Modelarts代金券的，即使弹性云服务器ECS关机后仍会计费，如果长时间不用了记得 删除它 删除它 删除它。
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