【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）之AI应用开发入门

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xingchengyonghen/article/details/130944846

该文指导如何在华为云的弹性云服务器上，通过HwHiAiUser用户进行GoogLeNetONNX模型的下载、转换和使用，涉及模型转换工具ATC，以及离线推理过程，最终用于图像分类。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图片googlenet分类样例

首先在华为云上购买一台弹性云服务器，远程登陆到服务器上。

# 修改HwHiAiUser的shell为bash
vim /etc/passwd

在这里插入图片描述

切换为HwHiAiUser用户

su - HwHiAiUser

在这里插入图片描述

下载sample样例库

git clone https://gitee.com/ascend/samples.git

在这里插入图片描述

获取此应用中所需要的原始网络模型

# 进入模型目录
cd $HOME/samples/python/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_onnx_picture/model
# 下载模型
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/classification/googlenet.onnx   
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/googlenet_onnx_picture/insert_op.cfg

在这里插入图片描述

转换ONNX模型为离线模型

atc --model=./googlenet.onnx --framework=5 --output=googlenet_yuv --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=insert_op.cfg --input_shape="actual_input_1:1,3,224,224" --input_format=NCHW

在这里插入图片描述

获取样例需要的测试图片

执行以下命令，进入样例的data文件夹中，下载对应的测试图片。
cd $HOME/samples/python/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_onnx_picture/data
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/googlenet_imagenet_picture/test_image/test1.jpg

在这里插入图片描述

离线推理

cd ../src
python3.6 classify.py ../data/

在这里插入图片描述

输入图片说明