中文|English

3DResNet Tensorflow离线推理

此链接提供3DResNet Tensorflow模型在NPU上离线推理的脚本和方法

注意

此案例仅为您学习Ascend软件栈提供参考，不用于商业目的。

在开始之前，请注意以下适配条件。如果不匹配，可能导致运行失败。

快速指南

1. 拷贝代码

git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow.git
cd Modelzoo-TensorFlow/ACL_TensorFlow/contrib/cv/3DResNet_for_ACL

2. 生成随机测试数据集

1. 由于这不是一个训练好的模型，我们使用随机测试数据集测试模型

2. 生成随机测试数据集:

cd scripts
python3 generate_random_data.py

随机数bin文件保存在 input_bins/ 中.

3. 离线推理

离线模型转换

• 环境变量设置

  请参考说明，设置环境变量

• Pb模型转换为om模型

  pb模型下载链接

  atc --model=3DResNet_tf_gpu.pb --framework=3 --output=3DResNet_tf_gpu --soc_version=Ascend310 --input_shape="input_1:1,64,64,32,1" --log=info
  
  

• 编译程序

  bash build.sh
  

• 开始运行:

  cd scripts
  bash benchmark_tf.sh
  

• 运行后处理:

  cd scripts
  python3 post_processing.py
  

参考

[1] https://github.com/JihongJu/keras-resnet3d