Atlas 200I DK A2 开发者套件是一款高性能的AI开发者套件，可提供8TOPS INT8的计算能力。该款开发者套件集成了昇腾310B AI处理器，可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监控、机器人、无人机等场景。初识新一代开发者套件Atlas 200I DK A2之基础介绍。

Device是指安装了芯片的硬件设备，利用PCIe接口与Host侧连接，为Host提供NN计算能力。​c.构建模型：模型推理场景下，必须要有适配异腾A处理器的离线模型(*.om文件)；​b.创建代码目录：创建目录，存放代码文件、编译脚本、测试图片数据、模型文件等；​e.编译及运行应用：编译代码生成可执行文件，运行可执行文件验证应用的功能；编译及运行应用：编译代码生成可执行文件，运行可执行文件验证应

昇腾Al处理器内置图像处理单元DVPP(Digital Video Pre-Processor)，提供强大的媒体处理硬加速能力。应用开发深入讲解之DVPP。c.图片描述信息创建与销毁。3.JPEGD图片解码。d.图片描述参数设置。4.VPC视觉预处理。

b.要求原始脚本仅使用TensorFlow1.15官方API和Horovod官方API，若用户脚本使用了其他第三方API，当前工具暂不支持迁移。昇腾TF Adapter支持TensorFlow的三种API开发的训川练脚本的手工迁移：分别是Estimator，Sess.run，Keras。d.执行训练，在Estimator上调用训练方法Estimator.train0，利用指定输入对模型进行固定步数

当算子shape固定时，开发者使用不同shape时需要重新对算子进行编译，带来大量的算子二进制文件。而动态shape的算子可以将形状通过核函数的入参传入核函数内，参与内部逻辑计算，从而符合不同shape下的使用场景。基于现有的固定shape算子，将其改装为动态shape的算子。，它将指向控制核函数逻辑处理的至关重要的这几个变量。TIK C++矢量算子动态shape输入的实现。依靠外界输入得到，在核

a. 算子分析：分析算子的数学表达式、输入、输出以及计算逻辑的实现，明确需要调用的TIK C++接口。b. 核函数定义：定义TIK C++算子入口函数。根据矢量编程范式实现。c. 算子类：完成核函数的内部实现。TIK C+算子开发流程。

不同的流水任务之间存在数据依赖，需要进行数据传递。Queue队列内存初始化完成后，需要使用内存时，通过调用AllocTensor来为LocalTensor分配内存给Tensor，当创建的LocalTensor完成相关计算无需再使用时，再调用FreeTensor来回收LocalTensor的内存。TIK C++编程范式把算子内部的处理程序，分成多个流水任务（Stage），以张量（Tensor）为数据

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类在昇腾310的推理过程

图片googlenet分类样例。获取样例需要的测试图片。

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）样例，更换为ResNet-101分类模型。更换同类模型时，由于模型的输入、输出相似，所以源码基本可以复用，只需更换模型即可。