获取更多样例（昇腾310 AI处理器）

本文中提及的样例如下表所示。单击Gitee或Github获取更多样例。

表1 Sample列表
Sample名称	Sample获取	基本功能	编译运行
vpc_resnet50_imagenet_classification	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/vpc_resnet50_imagenet_classification”目录下获取vpc_resnet50_imagenet_classification样例	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理）	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理）
vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification”目录下获取vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification样例	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+抠图缩放+图片编码+同步推理）	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+抠图缩放+图片编码+同步推理）
vdec_resnet50_classification	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/vdec_resnet50_classification”目录下获取vdec_resnet50_classification样例	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（视频解码+同步推理）	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（视频解码+同步推理）
resnet50_imagenet_classification	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classification”目录下获取resnet50_imagenet_classification样例	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）
resnet50_async_imagenet_classification	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_async_imagenet_classification”目录下获取resnet50_async_imagenet_classification样例	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（异步推理）	基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（异步推理）
batchcrop	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process/batchcrop”目录下获取batchcrop样例	媒体数据处理V1（抠图，一图多框）	媒体数据处理V1（抠图，一图多框）
venc_image	单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process/venc_image”目录下获取venc_image样例	媒体数据处理V1（视频编码）	媒体数据处理V1（视频编码）

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