1.【CANN训练营笔记】Atlas 200I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理

【CANN训练营笔记】Atlas 200I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理

       在本次CANN训练营中，源码我们对华为Atals I DK A2开发板进行了详细的源码探索，该板子配备有4GB内存和Ascend B4 NPU，源码运行的源码暗码源码是CANN 7.0环境。

       首先，源码为了顺利进行开发，源码我们需要下载预编译的源码torch_npu，并安装PyTorch 2.1.0和torchvision 0..0。源码接着，源码配置环境变量，源码确保系统可以识别所需的源码源码之旅库和文件。Ubuntu系统和欧拉系统下的源码安装步骤有所不同，例如，源码需要将opencv的源码头文件链接到系统默认路径。

       对于ACLLite库，源码我们采取源码安装方式，幻影源码确保动态库的识别，并在LD.so.conf.d下添加ffmpeg.conf配置。同时，设置ffmpeg的安装路径和环境变量。接着，力量源码克隆ACLLite代码仓库并安装必要的依赖。

       进入模型训练阶段，我们调整环境变量来减少算子编译时的内存占用，然后运行训练脚本来启动训练过程。在训练结束后，javaarrays源码我们生成了mnist.pt模型，并将其转换为mnist.onnx模型，以便进行在线推理。

       在线推理阶段，我们使用训练得到的模型对测试进行识别。测试展示了一次实际的推理过程，其结果直观地展示了模型的性能。

       对于离线推理，我们从PyTorch框架导入ResNet模型，并转换为升腾AI处理器能识别的格式。提供了下载模型和转换命令，只需简单拷贝执行。将在线推理的mnist.onnx模型复制到model目录后，我们配置AIPP，进行模型转换，然后编译样例源码并运行，得到最终的推理结果。