pyACL接口调用流程

上图根据应用开发中的典型功能抽象出主要的接口调用流程，例如，如果模型对输入图片的宽高要求与用户提供的源图不一致，则需要数据预处理，将源图裁剪成符合模型的要求；如果需要实现模型推理的功能，则需要先加载模型，模型推理结束后，则需要卸载模型；如果模型推理后，需要从推理结果中查找最大置信度的类别标识对图片分类，则需要数据后处理。

1. pyACL初始化。

   调用acl.init接口实现初始化pyACL。

2. 运行管理资源申请。

   依次申请运行管理资源：Device、Context、Stream。

   具体流程，请参见接口调用流程。

3. 算子调用，具体流程，请参见接口调用流程。
   1. 生成算子om文件，需使用ATC工具将算子定义文件（*.json）编译成适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），请参见《ATC工具使用指南》。
   2. 加载算子om文件，运行算子时使用。
   3. 执行算子，输出算子的运行结果。
4. 模型推理。
   1. 生成模型om文件：模型推理场景下，必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型，需提前构建模型，请参见模型构建。
   2. 模型加载：模型推理前，需要先将对应的模型加载到系统中。

      具体流程，请参见接口调用流程。

   3. （可选）数据预处理：可实现JPEG图片解码、视频解码、抠图/图片缩放/格式转换、JPEG图片编码、视频编码等功能。

      具体流程，请参见图像/视频数据处理。

   4. 模型推理：使用模型实现图片分类、目标识别等功能。

      接口调用流程，请参见模型执行。

   5. （可选）数据后处理：处理模型推理的结果。此处根据用户的实际需求来处理推理结果，例如用户可以将获取到的推理结果写入文件、从推理结果中找到每张图片最大置信度的类别标识等。
   6. 模型卸载：调用acl.mdl.unload接口卸载模型。
5. 运行管理资源释放。

   所有数据处理都结束后，需要依次释放运行管理资源：Stream、Context、Device。

   具体流程，请参见接口调用流程。

6. pyACL去初始化。

   调用acl.finalize接口实现pyACL去初始化。