【2023·CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（上）—— 图片分类实践

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类的功能（同步推理）

该过程参考官方仓库中的样例https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classification

实现步骤大致可以分为4个步骤：

1. 实验环境的准备
2. 下载模型资源并进行模型转换
3. 准备测试图片并进行格式转换
4. 设置环境变量编译运行

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实验环境的准备

通过共享镜像创建的主机，并远程连接到创建的主机，首次使用需要对环境进行设置以便能切换到有开发环境的用户，如果已经准备好环境可以直接跳到步骤2

我这里使用Xshell进行远程连接，也可以直接使用华为云提供的cloudshell进行远程连接

成功登录到服务器后需要重新设置HwHiAiUser的用户密码，切换到HwHiAiUser用户，此时命令行没有回显用户标识，仅显示 $

然后需要重新设置shell环境

sudo dpkg-reconfigure dash

执行命令后会跳出一个图形界面，这里选No

成功修改配置

然后再进行用户切换，可以看到这次命令行能回显HwHiAiUser用户标识，说明设置成功

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下载模型资源并进行模型转换

通过git命令直接从仓库拉取资源目录

git clone <https://gitee.com/ascend/samples.git>

在下载好的文件目录下找到“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classification”目录，”resnet50_imagenet_classification“这个目录包含了此实验需要的目录结构，整个实验过程都是围绕在这个目录下进行的，因此这个目录一般被称为样例目录（除了通过git方式进行资源的准备，也可以先将模型资源先下载到本地然后再选择需要的目录进行上传）。

然后需要在样例目录下先创建一个用于存放Resnet-50模型的名为caffe_model的目录，然后cd进入到这个目录通过wget命令进行下载

wget <https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.prototxt>

wget <https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.caffemodel>

等待下载完成后回退到样例目录中进行模型的转换操作

atc --model=caffe_model/resnet50.prototxt --weight=caffe_model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=Ascend310 --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data --output_type=FP32 --out_nodes=prob:0

准备测试图片并进行格式转换

需要先cd进入到样例目录下的用于存放测试数据的data目录，然后通过wget命令进行下载

wget <https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg>
wget <https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog2_1024_683.jpg>
复制

然后执行转换脚步transferPic.py将图片格式进行处理

python3.6 ../script/transferPic.py

设置环境变量编译运行

以共享镜像环境为例，配置示例如下所示：

export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/runtime/lib64/stub
复制

在样例目录下创建用于存放编译文件的目录

mkdir -p build/intermediates/host

切换到’build/intermediates/host‘，执行编译命令（以共享镜像环境为例）

cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE

执行运行命令

make

成功执行后可以在样例目录下的out目录中看到main可执行文件，切换至该目录运行该文件

./main

执行成功得到测试图片的Top5置信度

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添加自己的测试图片

从视觉中国找了两张图片进行测试

将图片上传到data目录，并执行格式转换脚本

在样例目录中找到src文件夹下的sample_process.cpp文件，将格式转换后的新的文件进行添加

然后需要重新进行编译运行的步骤（需要注意如果主机重启过则需要重新配置环境变量），完成编译后执行生成的main文件得到添加测试图片的Top5置信度