SD3403运行Caffe模型样例
资源介绍
本仓库提供了一个在SD3403平台上运行Caffe模型的样例资源文件。该样例展示了如何在Ascend NNN加速器上部署和运行Caffe模型，并利用Ascend NNN的异构计算能力进行高效的推理。
Ascend NNN介绍
Ascend NNN是新一代图像分析工具加速器，前端支持开源Caffe框架，后端支持NNN/CPU的异构计算，提供完整的软硬件计算加速方案。
部署架构
NNN环境包含PC端工具侧开发环境和单板侧板端环境，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX四种模型。当一个训练好的模型传递过来后：
- 模型量化：首先可以经过AMCT（Ascend Model Compression Toolkit，昇腾模型压缩工具）进行量化，将模型中部分层量化为8bit计算，提升计算效率。
- 模型转换：其次使用ATC（Ascend Tensor Compiler）工具将量化后的模型或非量化的模型转换为Ascend NNN认识的离线模型。
- 模型部署：最后，离线模型放置在板端环境，即可进行推理。
使用说明
- 下载资源：请从本仓库下载提供的资源文件。
- 环境准备：确保您的SD3403平台已正确配置Ascend NNN环境。
- 模型部署：按照上述部署架构的步骤，将Caffe模型转换为Ascend NNN支持的离线模型，并部署到板端环境。
- 运行推理：在板端环境中运行推理程序，验证模型的推理效果。
注意事项
- 请确保您的SD3403平台已正确安装并配置Ascend NNN环境。
- 在进行模型量化和转换时，请参考AMCT和ATC工具的官方文档，确保操作正确无误。
- 如果在运行过程中遇到问题，请参考Ascend NNN的官方支持文档或联系技术支持。
希望本样例资源能够帮助您在SD3403平台上顺利运行Caffe模型，并充分利用Ascend NNN的加速能力。