【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（Pytorch)——昇腾AI入门课（下）
图片分类应用开发
第3节 云服务器环境申请&AI应用体验
第1单元 本节学习目标
了解如何使用代金券申请云环境，并在云环境中快速体验一个样例的运行。
第2单元 申请云环境
操作视频
1．获取华为云帐号名以及项目 ID ，以便课程接口人给您推送云环境镜像。
2.使用代金券购买 ECS 云环境，以便获取到编译、运行应用的环境。
购买 ECS 云环境成功后，您可以获取到一个服务器 IP 地址， SSH 方式远程登录到该服务器上，您可以接着快速体验样例，参见第3单元快速体验。
获取华为账号和项目 ID :
1.网页登录
https://www.huaweicloud.com/
进入到网页后，点击账号中心，账号名如下：
然后点击我的凭证：
账号ID如下：
有了华为云账号和项目ID之后，就可以填以下链接申请镜像：
镜像申请
申请好了镜像之后，可以填以下链接，申请代金券：
代金券申请
如果在以下页面看到代金券和镜像发放，就可以创建云服务器了：
使用代金券购买ECS:
最后点击同意，即可完成购买。
在云服务器可以看到刚刚购买的服务器：
第4节 图片分类应用应用开发过程精讲
可以将服务器与本地的IDE连接，我这里连接的是VSCode：
注意：在连接到VSCode之前，要注意先把弹性云服务器的远程登录打开
复制弹性公网IP地址：
打开VSCode：
点击远程连接扩展，如果没有这个扩展，可以在VSCode 扩展插件里下载Remote - SSH:
输入链接指令：ssh root@你的公网IP地址
即可链接成功。
修改默认用户密码：
passwd HwHiAiUser
切换用户：
su - HwHiAiUser
使用HwHiAiUser创建一个新的ssh连接，密码为刚刚设置的。
新建终端就是这样的页面：
切换用户并查看文件：
编译及运行应用
转换模型
改用bash
sudo dpkg-reconfigure dash
选择no
ls -l `which sh`
要注意这里的但引号是英文输入法下的Tab键上面的引号，输入其他的可能会报错，得到/bin/sh - > bash 说明正确。
再次切换用户
su - HwHiAiUser
一定要出现HwHiUser@ecs-pytorch才可以。
下载项目到仓库：
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）
切换到华为用户：
根据下面的readme文件
新建放ResNet-50模型的文件夹：
mkdir caffee_model
下载模型文件：
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.prototxt
下载权重文件：
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.caffemodel
将ResNet-50原始模型转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件）
切换到样例目录，执行：
atc --model=caffe_model/resnet50.prototxt --weight=caffe_model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=Ascend310 --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data --output_type=FP32 --out_nodes=prob:0
ATC启动成功：
在model文件夹下可以看到生成了一个resnet50.om文件（在输出路径不用注明resnet50.om，会自动生成.om文件）
准备测试文件
切换到data文件夹下，下载图片：
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog2_1024_683.jpg
在data目录下生成两个文件
切换到“样例目录/data“目录下，执行transferPic.py脚本
python3 ../script/transferPic.py
这里会报错
ModuleNotFoundError: No module named 'PIL
正确执行命令为：
python3.6 ../script/transferPic.py
编译运行
设置环境变量
export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/runtime/lib64/stub
创建目录用于存放编译文件
mkdir -p build/intermediates/host
切换到“build/intermediates/host“目录，执行如下命令生成编译文件。
cd build/intermediates/host
cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE
执行如下命令，生成的可执行文件main在“样例目录/out“目录下。
make
运行环境
切换到可执行文件main所在的目录
cd ../../../out/
给该目录下的main文件加执行权限。
chmod +x main
运行可执行文件
./main
出现以下信息代表执行成功
说明： 类别标签和类别的对应关系与训练模型时使用的数据集有关，本样例使用的模型是基于imagenet数据集进行训练的，您可以在互联网上查阅imagenet数据集的标签及类别的对应关系，例如，可单击Link查看。 当前屏显信息中的类别标识与类别的对应关系如下： “161”: [“basset”, “basset hound”]、 “267”: [“standard poodle”]。
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日志参考
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