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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!!!)

Tianyi_Li 发表于 2020-07-21 00:06:32 07-21 00:06
Tianyi_Li 发表于 2020-07-21 00:06:32 2020/07/21
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【摘要】 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

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://www.huaweicloud.com/ascend/home.html

2. 找到ModelZoo子菜单,打开即可

注意ModelZoo在资源中心的菜单下

image.png


打开后的界面如图所示:

image.png


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:

image.png


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。

image.png

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):

image.png

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:

image.png


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

image.png

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

image.png

image.png

对了,算法下载后,解压,得到的是如下哦:

image.png

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://www.huaweicloud.com/ascend/home.html


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