使用MindStudio进行Pytorch模型迁移和离线推理

1. MindStudio环境搭建

    MindStudio是一套基于IntelliJ框架的开发工具链平台，提供了应用开发，调试，Profiling工具，模型转换，模型可视化等功能，以及对开发者来说至关重要的精度对比，自定义算子等重要功能，同时还提供了网络移植，优化和分析功能，方便用户开发应用程序。

    按照平台安装教程安装MindStudio即可完成本部分的环境搭建。

2.模型简介

    本次实验我们的目标是在MindStudio上使用ResNet进行图像分类任务。ResNet曾在ILSVRC2015比赛中获得冠军，在图像分类上具有很大的潜力。ResNet的主要思想是在网络中增加了直连通道，使得原始输入信息能够直接传入到后面的层中，ResNet的结构如下图所示。

ResNet会将残差块串联，形成多层网络。一般常见的ResNet根据层数的大小有ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101等。

3. 创建推理工程

    打开MindStudio，点击New Project，进入新建工程界面。选择Ascend App。填入项目名resNext101_32x8d。首次新建训练工程时，需要配置CANN的版本。点击Change。

点击 + 配置远程连接，然后根据选项填入自己服务器的IP地址、端口号、用户名和密码等。

配置Remote CANN location。该参数需要填入ascend-toolkit在服务器上的路径地址。在这里，我们的toolkit路径如下

/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/5.1.RC1。点击finishing进行配置。

点击Next，选择Pytorch Project。

点击Finish，完成工程创建，进入工程主界面。

4. 将环境部署到远端

Mind Studio可以支持实时的