png、.jpg等图片格式转换成.ico格式的图标。此处给一个在线.ico图标转换器的连接：http://www.ico.la/ 方法二：直接在网上.ico图标免费资源库中下载。例如“图标宝”：http://ico.58pic.com/tubiaodaquan/

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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格式的输入图片进行缩放。 抠图 调用acldvppVpcCropResizeAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropResizePasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图

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格式的输入图片进行缩放。 抠图 调用acldvppVpcCropResizeAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropResizePasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图

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单击“站点编辑”，进入站点编辑界面。 通过以下任意一种方法，生成手机版。下图以“首页”为例介绍。 图2 方法一 图3 方法二 生成手机版的规则如下： 首次进行网站页面转换时，如果此页面使用了底板，转换时不仅会生成对应的手机版页面，而且会生成对应的手机版底板。此页面再次进行转换时，仅会将PC版页面更新的内容同步到手机

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格式的输入图片进行缩放。 抠图 调用acldvppVpcCropResizeAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropResizePasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图

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(input_desc, in_buffer_size) # 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致 # 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致 output_desc = acl.media

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(input_desc, in_buffer_size) # 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致 # 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致 output_desc = acl.media

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(input_desc, in_buffer_size) # 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致 # 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致 output_desc = acl.media

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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(input_desc, in_buffer_size) # 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致 # 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致 output_desc = acl.media

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(input_desc, in_buffer_size) # 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致 # 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致 output_desc = acl.media

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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什么是图片处理特性？ 图片处理特性（Image Processing）集成于对象存储服务（Object Storage Service，OBS），为用户提供稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务，包括：图片瘦身、图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等。 图片处理特性提供控制台和RESTful

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，最终使得网络能够将自然图片转换为具有卡通风格的图片结果，并且保持原图片的内容信息。 图1 卡通图像生成整体架构 生成器结构 生成器采用自编码器，为全卷积结构，包括编码器如图3，解码器如图4。 图3 编码器结构 图4 解码器结构 编码器输入为真实图片，其架构由7&times

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该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。 将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行n次异步推理（n作为运行应用的参数，由用户配置），分别得

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GPU2Ascend NPU是AI算力的发展趋势，但是目前训练和在线推理脚本大多还基于GPU。由于NPU与GPU的架构差异，基于GPU的训练和在线推理脚本不能直接在NPU上使用，需要转换为支持NPU的脚本后才能使用。 精度比对 在模型转换过程中对模型进行了优化，包括算子消除、算子融合、算子拆

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导入模型时安装包存在前后依赖关系，模型配置文件应该如何说明？ 新增自动学习相关FAQ。 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 新增模型管理相关FAQ。 TensorFlow模型转换失败 部署自定义镜像的模型时出现异常 2020-09-29 新增权限策略相关的FAQ。 使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？

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quo;部分下的底部，如下图所示。 在线文件转换器 - jpeg 到 tiff图：上传源文件进行转换 2.确认文件对话 单击转换后，它将显示以下转换确认。单击“确定”接受文件转换。 文件转换器 - jpeg 到 pdf 转换器图：文件对话确认。 3. 最终确认信息

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nc接口）时，通过将输入图片和输出图片的格式设置成不同的，达到转换图片格式的目的。 如果仅仅做图片格式转换，也可以直接调用acldvppVpcConvertColorAsync接口。 昇腾310 AI处理器不支持调用该接口。昇腾910 AI处理器不支持调用该接口。 对于异步接口，

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nc接口）时，通过将输入图片和输出图片的格式设置成不同的，达到转换图片格式的目的。 如果仅仅做图片格式转换，也可以直接调用acldvppVpcConvertColorAsync接口。 昇腾310 AI处理器不支持调用该接口。昇腾910 AI处理器不支持调用该接口。 对于异步接口，

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Studio，以及针对非“om”格式的模型，如何在HiLens Studio进行模型转换。 前提条件 已在ModelArts在线训练算法模型，训练模型可参见《ModelArts文档》。如果要使用ModelArts的预置算法，当前华为HiLens平台仅支持转换如下预置算法： yolov3_resnet18（检测物体类别和位置）

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FP32为默认值，推荐分类网络、检测网络使用。图像超分辨率网络，推荐使用UINT8，推理性能更好。 Onnx-To-Ascend-TBE 转换onnx格式保存的模型，模型首先被转换为frozen_graph格式，然后再转换为可在Ascend上运行的模型。转换时支持使用基于TBE（Tensor

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在线调试 API Explorer在线调试工具提供API的检索、调试、代码示例生成功能。同时，集成开发环境CloudIDE，可完成代码的构建、调试、运行。 本章节以通用文字识别为例，介绍如何使用API Explorer调试API。 前提条件 已注册华为云帐号，并完成实名认证，帐号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。

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Rank。网址：https://www.scimagojr.com/journalrank.php 3.文件转换神器——Convertio，12918种转换格式，文档、视频、图片……全覆盖，期刊要求改图片格式、下载论文转换成可编辑文档。网址：https://clarivate.com/ 4.免费下载学术论文——Sci-Hub。网址：

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访问在线服务（Token认证） 若在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一：使

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色域转换配置说明 AIPP提供了更为方便的图像格式转换方式：色域转换，用于将输入的图片格式，转换为模型需要的图片格式，一旦确认了AIPP处理前与AIPP处理后的图片格式，即可确定色域转换相关的参数值（matrix_r*c*配置项的值是固定的，不需要调整）。 例如：将JPEG格式的

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色域转换配置说明 AIPP提供了更为方便的图像格式转换方式：色域转换，用于将输入的图片格式，转换为模型需要的图片格式，一旦确认了AIPP处理前与AIPP处理后的图片格式，即可确定色域转换相关的参数值（matrix_r*c*配置项的值是固定的，不需要调整）。 例如：将JPEG格式的

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色域转换配置说明 AIPP提供了更为方便的图像格式转换方式：色域转换，用于将输入的图片格式，转换为模型需要的图片格式，一旦确认了AIPP处理前与AIPP处理后的图片格式，即可确定色域转换相关的参数值（matrix_r*c*配置项的值是固定的，不需要调整）。 例如：将JPEG格式的

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准备数据集时，要看模型对输入图片的要求（例如，分辨率、格式等），如果现有数据集与模型的要求不一致，则需要对数据集中的图片做预处理，例如抠图、缩放、转换格式等。 此处直接准备满足模型要求的输入图片，请参见基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）样例中准备输入图片的步骤。 关于图片预处理的介绍请参见高级功能。

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色域转换配置说明 AIPP提供了更为方便的图像格式转换方式：色域转换，用于将输入的图片格式，转换为模型需要的图片格式，一旦确认了AIPP处理前与AIPP处理后的图片格式，即可确定色域转换相关的参数值（matrix_r*c*配置项的值是固定的，不需要调整）。 例如：将JPEG格式的

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准备数据集时，要看模型对输入图片的要求（例如，分辨率、格式等），如果现有数据集与模型的要求不一致，则需要对数据集中的图片做预处理，例如抠图、缩放、转换格式等。 此处直接准备满足模型要求的输入图片，请参见基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）样例中准备输入图片的步骤。 关于图片预处理的介绍请参见高级功能。

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Preprocessing）用于在AI Core上完成图像预处理，包括色域转换（转换图像格式）、图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）。 AIPP区分为静态AIPP和动态AIPP。您只能选择静态AIPP或动态AIPP方式来处理图片，不能同时配置静态AIPP和动态AIPP两种方式。

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