编译及运行应用（昇腾910 AI处理器）

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），并以运行用户将获取的文件上传至开发环境的“resnet50_imagenet_classification样例目录/caffe_model”目录下。如果目录不存在，需要自行创建。

• 从gitee上获取：单击Link，查看README.md，查找获取原始模型的链接。
• 从GitHub上获取：单击Link，查看README.md，查找获取原始模型的链接。

切换到resnet50_imagenet_classification样例目录，执行如下命令：

atc --model=caffe_model/resnet50.prototxt --weight=caffe_model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=${soc_version} --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data -output_type=FP32 --out_nodes=prob:0

• --soc_version：昇腾AI处理器的版本，请根据实际情况替换。

  可从ATC安装路径的“atc/data/platform_config”目录下查看昇腾AI处理器的版本，对应“*.ini”文件的名字（不带.ini后缀）即为soc_version。

• --output：生成的resnet50.om文件存放在“样例目录/model”目录下。建议使用命令中的默认设置，否则在编译代码前，您还需要修改sample_process.cpp中的omModelPath参数值。

  const char* omModelPath = "../model/resnet50.om";

关于各参数的详细解释，请参见《CANN 开发辅助工具指南》中的“ATC工具使用指南”章节。

如下为设置环境变量的示例，请将$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest替换为FwkACLlib安装包的实际安装路径。

export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64/stub

设置环境变量后，还需修改src/CMakeLists.txt文件中的如下配置段，将“acllib”修改为“fwkacllib”。

# Header path
include_directories(
    ${INC_PATH}/acllib/include/
    ../inc/
)

使用“$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64/stub”目录下的*.so库，是为了编译基于AscendCL接口的代码逻辑时，不依赖其它组件（例如Driver）的任何*.so库。

编译通过后，在Host上运行应用时，通过配置环境变量，应用会链接到Host上“$HOME/Ascend/nnae/latest/fwkacllib/lib64”目录下的*.so库，运行时会自动链接到依赖其它组件的*.so库。

mkdir -p build/intermediates/host

“../../../src”表示CMakeLists.txt文件所在的目录，请根据实际目录层级修改。

基于运行环境的操作系统架构，配置的环境变量不同：

• 当开发环境与运行环境操作系统架构相同时，执行如下命令编译。

  cd build/intermediates/host
  cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE

• 当开发环境与运行环境操作系统架构不同时,执行如下命令交叉编译。
  例如，当开发环境为X86架构，运行环境为AArch64架构时，执行以下命令进行交叉编译。

  cd build/intermediates/host
  cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=aarch64-linux-gnu-g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE

make

https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg

https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog2_1024_683.jpg

python3.7.5 ../script/transferPic.py

如果执行脚本报错“ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'”，则表示缺少Pillow库，请使用pip3.7.5 install Pillow --user命令安装Pillow库。

chmod +x main

./main

执行成功后，在屏幕上的关键提示信息示例如下，提示信息中的index表示类别标识、value表示该分类的最大置信度，index和value值可能会根据版本、环境有所不同，请以实际情况为准（类别编号161表示["basset", "basset hound"]，类别编号267表示["standard poodle"]）：

[INFO] acl init success
[INFO] open device 0 success
[INFO] create context success
[INFO] create stream success
[INFO] load model ../model/resnet50.om success
[INFO] create model description success
[INFO] create model output success
[INFO] start to process file:../data/dog1_1024_683.bin
[INFO] model execute success
[INFO] top 1: index[161] value[xxxxxx]
[INFO] top 2: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 3: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 4: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 5: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] output data success
[INFO] start to process file:../data/dog2_1024_683.bin
[INFO] model execute success
[INFO] top 1: index[267] value[xxxxxx]
[INFO] top 2: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 3: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 4: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] top 5: index[xxx] value[xxxxxx]
[INFO] output data success
[INFO] Unload model success, modelId is 1
[INFO] execute sample success
[INFO] end to destroy stream 
[INFO] end to destroy context
[INFO] end to reset device is 0