编译及运行应用

准备数据。
1. 您可以从以下链接中获取ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）、预训练模型文件（*.caffemodel）。
  - ResNet-50网络的模型文件（*.prototxt）：单击Link下载该文件。
  - ResNet-50网络的预训练模型文件（*.caffemodel）：单击Link下载该文件。
2. 参考《ATC工具使用指南》将ResNet-50网络转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件）。
  切换到resnet50_async_imagenet_classification样例目录，命令示例如下，从output参数设置的目录下获取om文件：
```
atc --model=caffe_model/resnet50.prototxt --weight=caffe_model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=${soc_version} --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data -output_type=FP32 --out_nodes=prob:0
```
  - --soc_version：昇腾AI处理器的版本，请根据实际情况替换。
    可从ATC安装路径的“atc/data/platform_config”目录下查看昇腾AI处理器的版本，对应“*.ini”文件的名字（不带.ini后缀）即为soc_version。
  - --output：生成的om文件建议命名为resnet50.om，并以管理员帐号将om文件上传到开发环境的“样例目录\model”目录下（若目录不存在，请自行创建），否则在编译代码前，您还需要修改sample_process.cpp中的omModelPath参数值。
3. 执行脚本，获取测试图片数据。
  1. 请从以下链接获取该样例的输入图片，并以运行用户将获取的文件上传至开发环境的“resnet50_async_imagenet_classification样例目录/data”目录下。如果目录不存在，需自行创建。
    https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg
    
    https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog2_1024_683.jpg
  2. 从开发环境的resnet50_async_imagenet_classification样例目录下获取data目录和script目录，将data目录和script目录上传到已安装python3.7.5的服务器上的同一个目录下（执行atc命令的服务器上已安装python3.7.5），将*.jpg转换为*.bin，同时将图片从1024*683的分辨率缩放为224*224。在“data”目录下执行transferPic.py脚本，生成2个*.bin文件，将这2个*.bin文件以管理员帐号上传到开发环境的“样例目录\data”目录下。
```
python3.7.5 ../script/transferPic.py
```
    如果执行脚本报错“ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'”，则表示缺少Pillow库，请使用pip3.7.5 install Pillow --user命令安装Pillow库。
以管理员帐号登录开发环境，并切换到resnet50_async_imagenet_classification样例所在的目录。
编译代码。
1. 在样例目录下，创建目录用于存放编译文件，例如，本文中，依次创建的目录为“build\intermediates\soc”。
2. 以管理员身份执行cmd窗口，切换到“样例目录\build\intermediates\soc”目录下，执行cmake生成编译文件，在“样例目录\out\Debug”或“样例目录\out\release”目录下生成可执行文件main.exe，将Debug或release目录下的main.exe复制到“样例目录\out”目录下，否则会导致运行可执行文件时找不到依赖的文件。
  “../../../src”表示CMakeLists.txt文件所在的目录，请根据实际目录层级修改。
  - Debug模式时的编译命令如下：
```
cd 样例目录\build\intermediates\soc
cmake ../../../src -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE -G "Visual Studio 15 2017 Win64"
cmake --build .
```
  - Release模式下的编译命令如下：
```
cd 样例目录\build\intermediates\soc
cmake ../../../src -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE -G "Visual Studio 15 2017 Win64" -DCMAKE_CONFIGURATION_TYPES=release
cmake --build . --config release
```
  当前样例的编码字符集为ASCII，编译命令默认都是ASCII编码字符集，不支持Unicode编码字符集，如需支持Unicode编码字符集，需用户自行适配代码。

运行应用。

以管理员帐号将开发环境的resnet50_async_imagenet_classification样例目录及其子文件上传到运行环境（Host）。
以管理员帐号登录运行环境（Host）。

以管理员身份执行cmd窗口，切换到可执行文件main.exe所在的目录，运行可执行文件。

运行可执行文件，不带参数时：
- 执行模型异步推理的次数默认为100次；
- callback间隔默认为1，表示1次异步推理后，下发一次callback任务；
- 内存池中的内存块的个数默认为100个。
运行可执行文件，带参数时：
- 第一个参数表示执行模型异步推理的次数；
- 第二个参数表示下发callback间隔，参数值为0时表示不下发callback任务，参数值为非0值（例如m）时表示m次异步推理后下发一次callback任务；
- 第三个参数表示内存池中内存块的个数，内存块个数需大于等于模型异步推理的次数。

main.exe

执行成功后，在屏幕上的关键提示信息示例如下：

[INFO]  ./main param1 param2 param3, param1 is execute model times(default 100), param2 is callback interval(default 1), param3 is memory pool size(default 100)
[INFO]  execute times = 100
[INFO]  callback interval = 1
[INFO]  memory pool size = 100
[INFO]  acl init success
[INFO]  open device 0 success
[INFO]  create context success
[INFO]  create stream success
[INFO]  get run mode success
[INFO]  load model ../model/resnet50.om success
[INFO]  create model description success
[INFO]  init memory pool success
[INFO]  subscribe report success
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
......
[INFO]  top 1: index[161] value[0.836914]
[INFO]  top 1: index[267] value[0.889648]
[INFO]  model execute success
[INFO]  unsubscribe report success
[INFO]  unload model success, modelId is 1
[INFO]  execute sample success
[INFO]  end to destroy stream
[INFO]  end to destroy context
[INFO]  end to reset device is 0
[INFO]  end to finalize acl

父主题： 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（异步推理）