开发流程

使用SDK开发和运行推理业务步骤如图1所示，其中“深入开发”为SDK高级特性，用户可以视情况选择执行。

1. 确定业务流程。

   根据业务的功能如目标检测、图像分类、属性识别等，将业务流程进行模块化，如图1中介绍的目标检测和图像分类串联业务，将流程依次划分为图片获取、图片解码、图像缩放、目标检测、图像裁剪、图像缩放、图像分类、序列化、结果发送。

2. 寻找合适插件。

   首先根据已有SDK插件的功能描述和规格限制来匹配业务功能（SDK插件列表具体请参见已有插件介绍）。

   当SDK提供的插件无法满足功能需求时，用户可以参考插件开发介绍开发自定义插件，该部分为SDK高阶特性。

3. 准备推理模型。

   网络模型（如MindSpore、Caffe、TensorFlow等）需要通过ATC工具进行转换，才能在昇腾AI处理器上进行推理（具体请参见模型转换），模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等，模型转换后需要进行后处理。此外，SDK提供了常用模型（例如ResNet-50、YOLOv3等）的后处理动态库（通过配置参数指定，被推理插件加载执行），当前支持的所有模型后处理列表请参考已有模型支持。

   当模型后处理无法满足需求时，用户可以参考老框架模型后处理开发其他模型的后处理动态库，该部分同样为SDK高阶特性。

4. 流程编排。

   创建业务流配置文件，将业务流管理模块、功能插件、功能元件、插件缓存和插件元数据连接起来（具体请参见流程编排介绍），连通业务中输入到输出的数据流（具体请参见数据流程介绍）。

5. 业务集成。

   通过调用业务流管理的API（MxStreamManager），先进行初始化，再加载业务流配置文件（*.pipeline），然后根据业务流配置文件中的StreamName往指定Stream获取输出数据（具体请参见业务流数据对接接口介绍），最后销毁Stream。

6. 剩余步骤。

   首先设置“LD_LIBRARY_PATH”的环境变量后执行编译（可参考run包中“C++”目录下的CMakeLists.txt），再根据调试需求编写日志配置文件“logging.conf”，然后设置运行环境变量（MX_SDK_HOME、GST_PLUGIN_SCANNER、GST_PLUGIN_PATH），最后将插件动态库、模型文件（模型om文件和对应后处理库）、业务流配置文件打包后启动业务，可参考样例介绍运行业务流程。