模型构建

对于开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），不能直接在昇腾AI处理器上做推理，需要先使用ATC（Ascend Tensor Compiler）工具将开源框架的网络模型转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件）。

此处以Caffe框架的ResNet-50网络为例，说明如何使用ATC工具进行模型转换，详细说明请参见《ATC工具使用指南》。

获取Caffe网络模型。
您可以从以下链接中获取ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）、预训练模型文件（*.caffemodel），并以CANN软件包运行用户将获取的文件上传至开发环境任意目录，例如上传到“$HOME/module/”目录下。
- ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）：单击Link下载该文件。
- ResNet-50网络的权重文件（*.caffemodel）：单击Link下载该文件。
执行如下命令生成离线模型。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准。）
```
atc --model=$HOME/module/resnet50.prototxt --weight=$HOME/module/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=$HOME/module/out/caffe_resnet50 --soc_version=<soc_version>  
```
关键参数的解释如下：
- --model：ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）的路径。
- --weight：ResNet-50网络的预训练模型文件（*.caffemodel）的路径。
- --framework：原始框架类型。0表示Caffe。
- --output：resnet50.om模型文件的路径。请注意，记录保存该om模型文件的路径，后续开发应用时需要使用。
- --soc_version：昇腾AI处理器的版本。
  进入“CANN软件安装目录/compiler/data/platform_config”目录，".ini"文件的文件名即为昇腾AI处理器的版本，请根据实际情况选择。
若提示如下信息，则说明模型转换成功。
```
ATC run success
```
成功执行命令后，在--output参数指定的路径下，可查看离线模型（如：caffe_resnet50.om）。
（后续处理）如果想快速体验直接使用转换后的om离线模型文件进行推理，请准备好环境、om模型文件、符合模型输入要求的*.bin格式的输入数据，单击Link，获取msame工具，参考该工具配套的README，进行体验。

如果模型转换时，提示有不支持的算子，请先参见《算子开发指南》先完成自定义算子，再重新转换模型。
如果模型转换时，提示有算子编译相关问题，但根据报错信息无法定位问题、需要联系技术支持时，则需设置DUMP_GE_GRAPH、DUMP_GRAPH_LEVEL环境变量，再重新模型转换，打印模型转换过程中各个阶段的图描述信息，提供给技术支持定位问题。关于环境变量以及图描述信息的说明，请参见《ATC工具使用指南》中的“参考>dump图详细信息”。
如果模型的输入Shape是动态，关于模型构建、模型推理的说明请参见模型动态推理。
如果通过动态AIPP在AI Core上完成图像预处理，包括改变图像尺寸、色域转换（转换图像格式）、减均值/乘系数（改变图像像素）等，关于模型构建、模型推理的说明请参见模型动态AIPP推理。
如果现有网络不满足您的需求，您可以使用昇腾AI处理器支持的算子、调用Ascend Graph接口自行构建自己的网络，再编译成om离线模型文件。详细说明请参见《Ascend Graph开发指南》。

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