本文介绍了基于华为昇腾AI异构计算架构CANN搭建小型果蔬图像分类系统的完整流程。项目采用MobileNetV2模型，在Ubuntu20.04+CANN7.0环境下开发，部署于昇腾310B开发板。内容包括环境配置、数据预处理、模型转换（PyTorch→ONNX→OM）和推理部署等核心环节，通过AscendCL实现高效推理，测试准确率达90%。文章提供了关键代码片段和优化建议，帮助开发者快速掌握CA

CANN 作为华为面向昇腾 AI 芯片的异构计算架构，是连接 AI 算法与昇腾硬件的核心桥梁，具备算力极致释放与多框架兼容的核心价值。本文以实战为导向，先解析 CANN 的分层架构及各层级流转逻辑，介绍 ATC 模型转换、TBE 算子开发等关键技术；再通过 ResNet50 模型的 ATC 转换命令行示例与基于 ACL 接口的 Python 推理代码，完整演示 CANN 环境下模型部署全流程；最后

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