将深度学习模型移植到嵌入式设备，需要了解模型的推理流程，以及嵌入式设备的特性。不同的嵌入式设备对模型加载推理的接口不同。此文以华为昇腾的开发套件为例，其他嵌入式设备可以参考其设备说明文档。

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因为没有拥塞控制，所以在网络拥堵的情况下，UDP也能将数据送达，但是数据的完整性就没办法保证了。客户端是主动发送连接请求或者数据的一方，服务端是被动接收请求的一方，根据收到的客户端连接请求或数据，返回给客户端相应的数据，进行数据交换。UDP 是一种无连接的协议，提供简单的、基于数据报的通信。C++语言实现中，Windows系统和Linux系统的代码是有差别的，所以下面我将给出两个操作系统的代码版本

深度学习的代码一般采用python编写，因为python有很多开源的库可以直接引用，但是如果对推理速度有更高的要求，可以采用c++编写推理代码。相比python，c++运行速度更加快，但是需要编译环境，而且第三方的库没有python完善。所以，究竟要使用哪一种语言，可以根据自己的应用场景和使用目的来选择。如果我们需要用c++来推理，而源代码又只有python版本，那么就需要我们来改写。首先我们需要

而LAB图片格式的L通道表示图像的亮度，取值范围为0到100，颜色越大表示颜色越亮。AB的值域都是从-128到+128，A代表从绿色到红色的分量，B代表从蓝色到黄色的分量。为了最后输出图像的清晰度，所以需要保留原始输入图像的L通道。算法的主要原理是，将一张LAB格式灰度图片的L通道，输入模型进行推理，推理出其AB通道，最后将原始的L通道和推理出的AB通道结合起来，得到一张上色的图片。将预测的AB通