pyACL接口调用流程

调用pyACL接口，可开发包含模型推理、媒体数据处理、单算子调用等功能的应用，这些功能可以独立存在，也可以组合存在。下图给出了使用pyACL接口开发AI应用的整体接口调用流程。

图1 接口调用流程图

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，具体场景参考如下。

• 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，则需要媒体数据处理，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。

接口调用流程各步骤操作参见如下。

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，请参见运行管理资源申请流程。

3. 模型推理/单算子调用/媒体数据处理。
   • 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。

        接口调用流程，请参见模型加载。

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

        接口调用流程，请参见图像/视频数据处理。

     4. 模型执行：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。
   • 算子调用。
     接口调用流程，请参见接口调用流程。

     • 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》。
     • 加载算子om文件，运行算子时使用。
     • 执行算子，输出算子的运行结果。
4. 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，请参见运行管理资源释放流程。

5. pyACL去初始化。

   调用acl.finalize接口实现pyACL去初始化。

在应用开发过程中，各环节都涉及内存的申请与释放、数据传输（通过内存复制实现）、数据类型的创建与销毁，因此未在图中一一标识，关于内存申请与释放、内存复制的接口请参见内存管理。数据类型的创建与销毁的接口请参见数据类型及其操作接口。