免费 建站,cf网站编程,网站背景图片优化,佛山最好的网站建设快速使用 ATC 本文将详细介绍如何借助启智社区昇腾算力 910/910B 进行模型转换#xff0c;彻底告别开发板上模型转换各种报错的痛苦。 TODO#xff1a; 完成数据集、模型存储教程 完成训练模型转换教程 完成 ATC 其他功能教程
Fork 仓库
打开仓库点击右上角的派生按钮…快速使用 ATC 本文将详细介绍如何借助启智社区昇腾算力 910/910B 进行模型转换彻底告别开发板上模型转换各种报错的痛苦。 TODO 完成数据集、模型存储教程 完成训练模型转换教程 完成 ATC 其他功能教程
Fork 仓库
打开仓库点击右上角的派生按钮
创建云脑 NPU 调试任务
点击云脑-新建调试任务 配置算力资源及镜像
算力集群智算网络集群(Beta)计算资源 昇腾NPU访问Interne 是资源规格NPU: 1*Ascend-D910B, CPU: 20, 显存: 32GB, 内存: 60GB任务名称任务描述 按需自定义镜像 mindtorch0.2_mindspore2.2.1_torchnpu2.1.0_cann7.0rc1数据集 按需选择选择模型 按需选择代码分支main
点击新建任务创建调试任务
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
更多细节请参考云脑调试任务
使用 ATC 进行模型转换 本仓库以yolov5s为例介绍如何使用 ATC 进行模型转换。 先点击云脑-调试任务-调试打开开发环境 打开 notebook 写入代码并运行
# 通过c2net库方式获取模型、数据集和输出路径# 安装 c2net
!pip install -U c2net
# 导入包
from c2net.context import prepare, upload_output
# 初始化导入数据集和预训练模型到容器内
c2net_context prepare()# 获取代码路径数据集路径预训练模型路径输出路径
code_path c2net_context.code_path / QuickUseATC.lower()
dataset_path c2net_context.dataset_path
pretrain_model_path c2net_context.pretrain_model_path接着就能看到 quickuseatc 目录可点击运行 main.ipynb 体验 ATC 模型转换
最终我们可以把转换好的模型拷贝到工作空间进行下载 当然最后别忘了停止调试否则算力资源会被白白浪费掉哦 后记
如果本文有不当之处欢迎指正。感谢
