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功能描述

该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单batch）实现图片分类的功能。

将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行解码、缩放、推理，分别得到推理结果后，再对推理结果进行处理，输出最大置信度的类别标识。

转换模型时，需配置色域转换参数，用于将YUV420SP格式的图片转换为RGB格式的图片，才能符合模型的输入要求。

主要接口

主要接口如表1所示。

表1 主要接口介绍
功能	对应pyACL模块	pyACL 接口函数	功能说明
资源初始化	初始化	acl.init	初始化pyACL配置。
	Device管理	acl.rt.set_device	指定用于运算的Device。
	Context管理	acl.rt.create_context	创建Context。
	Stream管理	acl.rt.create_stream	创建Stream。
	算子加载与执行	acl.op.set_model_dir	加载模型文件的目录。
	公共接口	acl.get_data_buffer_addr	获取aclDataBuffer类型中的数据的内存地址。
模型初始化	模型加载与执行	acl.mdl.load_from_file	从*.om文件加载模型到device侧。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.create_desc	创建模型描述数据类型。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.get_desc	获取模型描述数据类型。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.add_dataset_buffer	向aclmdlDataset中增加aclDataBuffer。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.create_dataset	创建aclmdlDataset类型的数据。该数据类型用于描述模型推理时的输入数据、输出数据，模型可能存在多个输入、多个输出，每个输入/输出的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。如需销毁aclmdlDataset类型的数据，请参见函数：destroy_dataset。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.get_num_outputs	根据aclmdlDesc类型的数据，获取模型的输出个数。
媒体数据处理	媒体数据模块	acl.media.dvpp_jpeg_decode_async	图形解码接口。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_vpc_resize_async	将输入图片缩放到输出图片大小。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_set_pic_desc系列接口	设置图片描述相关参数。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_create_channel_desc	创建acldvppChannelDesc类型的数据，表示创建图片数据处理通道时的通道描述信息。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_create_channel	创建图片数据处理的通道，同一个通道可以重复使用，销毁后不再可用。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_create_pic_desc	创建acldvppPicDesc类型的数据，表示图片描述信息。如需销毁acldvppPicDesc类型的数据，请参见acl.media.dvpp_destroy_pic_desc。
	数据类型及操作接口	acl.media.dvpp_get_pic_desc_width	获取图片描述参数：原始图片宽。
	数据释放	acl.media.dvpp_destroy_pic_desc	销毁通过acl.media.dvpp_create_pic_desc接口创建的acldvppPicDesc类型的数据。
	数据释放	acl.media.dvpp_destroy_resize_config	销毁通过acl.media.dvpp_create_resize_config接口创建的缩放配置数据
	数据释放	acl.media.dvpp_destroy_channel	销毁图片数据处理的通道，只能销毁通过acl.media.dvpp_create_channel接口创建的通道。
	数据释放	acl.media.dvpp_destroy_channel_desc	销毁通过acl.media.dvpp_create_channel_desc接口创建的acldvppChannelDesc类型的数据。
模型推理	模型加载与执行	acl.mdl.execute	执行模型同步推理。
数据后处理	数据类型及操作接口	acl.op.create_attr	创建aclopAttr类型的数据。
	数据类型及操作接口	acl.create_tensor_desc	创建aclTensorDesc类型的数。
	数据类型及操作接口	acl.get_tensor_desc_size	获取Tensor描述占用的空间大小。
	数据类型及操作接口	acl.create_data_buffer	创建aclDataBuffer类型的数据。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.get_dataset_num_buffers	获取aclmdlDataset中aclDataBuffer的个数。
	数据类型及操作接口	acl.mdl.get_dataset_buffer	获取aclmdlDataset中的第n个aclDataBuffer。
数据交互	内存管理	acl.rt.memcpy	数据传输，Host->Device或Device->Host。
	内存管理	acl.media.dvpp_malloc	分配内存给Device侧媒体数据处理时使用。
	内存管理	acl.rt.malloc	申请Device上的内存。
	内存管理	acl.media.dvpp_malloc	分配内存给Device侧媒体数据处理时使用。
单算子推理	算子加载与执行	acl.op.execute_v2	异步加载并执行指定的算子。
单算子推理	算子加载与执行	acl.op.cast
公共模块	--	acl.util.ptr_to_numpy	将指针地址数据转换为numpy数组，可以使Python代码直接访问。
	--	acl.util.numpy_to_ptr	获取numpy.ndarry数组的内存数据指针地址。
	C和Python的数据交互	acl.util.bytes_to_ptr	将bytes对象转换成为void*数据，可以将转换好的数据传递给C函数直接使用。
	公共接口	acl.data_type_size	获取aclDataType数据的大小，单位Byte。
资源释放	内存管理	acl.rt.free	释放Device上的内存。
	内存管理	acl.media.dvpp_free	通过acl.media.dvpp_malloc接口申请的内存。
	内存管理	acl.rt.free_host	释放Host上的内存。
	模型加载与执行	acl.mdl.unload	卸载模型。
	Stream管理	acl.rt.destroy_stream	销毁Stream。
	Context管理	acl.rt.destroy_context	销毁Context。
	Device管理	acl.rt.reset_device	复位当前运算的Device，回收Device上的资源。
	去初始化	acl.finalize	实现pyACL去初始化。
	数据释放	acl.mdl.destroy_desc	销毁通过acl.mdl.create_desc接口创建的aclmdlDesc类型的数据。
	数据释放	acl.mdl.destroy_dataset	销毁通过acl.mdl.create_dataset接口创建的aclmdlDataset类型的数据。
	公共接口	acl.destroy_tensor_desc	销毁aclTensorDesc类型的数据。

目录结构

目录结构如下所示。

vpc_resnet50_imagenet_classification
├──scripts
│ ├── host_version.conf //版本号配置文件。
│ └── testcase_300.sh //运行脚本。
├──src
│ ├── acl_dvpp.py //图片缩放实现文件。
│ ├── acl_model.py //模型推理实现文件。
│ ├── acl_op.py //单算子精度转换实现文件。
│ ├── acl_sample.py //运行文件。
│ ├── acl_util.py //工具类函数实现文件。
│ └── constant.py //常量定义。
├── data //测试数据，需要用户部署。
│ ├── fusion_result.json //atc转化后生成，记录融合算子信息。
│ ├── dog1_1024_683.jpg
│ └── dog2_1024_683.jpg
├── caffe_model //需要用户部署。
│ ├── aipp.cfg //模型的配置数据。
│ ├── resnet50.caffemodel //resnet50模型。
│ └── resnet50.prototxt // resnet50模型的网络文件。
├── op_models //atc转换后生成后的目录。
│ ├── 0_Cast_0_2_1000_1_2_1000.om //精度转换自定义算子。
│ ├── 1_ArgMaxD_1_2_1000_3_2_1.om //精度转换自定义算子。
│ └── op_list.json //精度转换算子配置文件。
└── model //推理模型转换后生成的目录。
│ └── resnet50_aipp.om //转换后的模型文件。
└──README_CN.md

父主题： 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理）