模型执行 忽略前后处理，直接运行om模型 现在我们先忽略前后处理，直接运行om模型，观察他在 Atlas200 模块（22TOPS@INT8）上的推理耗时。 通过 npu-smi info watch监控npu占用率。 推理速度 按照上面的流程测试yolov5m 6.2、yolov5s 6.2、yolov5m=n 6.2 25FPS的帧率表示单张图片处理时间为40ms。 yolov5m 6.2纯推理在单. 随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。 文章浏览阅读2k次，点赞3次，收藏12次。本文介绍两种主流的模型转换方法：从ONNX到CaffeModel再到OM，以及直接从ONNX到OM。前者虽然步骤较多，但在网络结构调整、算子添加等方面提供了更高的灵活性和效率。文中还详细介绍了具体的转换过程及所需使用的ATC工具命令。
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Instead, it embraces a glass box methodology that combines sophisticated ai capabilities with complete transparency, user configurability, and methodological flexibility. 〇、官方参考文档 正文开始之前，附几个官方链接，以官方教程为主，下文为辅进行模型部署。 昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及 查阅文档内容 资源-Atlas 200I DK A2-昇腾社区 翻页-->开发课程-->开发者课程-->图片分类应用开发入门教程 昇腾论坛 一、引言 由于本科毕设要求，需要将pytorch图像.
