1.海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
2.Caffe学习(二) —— 下载、码理编译和安装Caffe（源码安装方式）
3.caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)

       在配置海思芯片AI模型转换环境时，码理直接在服务器上安装配置可能引发冲突，码理因此推荐在Docker环境中部署转换工具，码理以确保良好的码理隔离性，避免不同开发环境间的码理opencv 高斯模糊源码相互影响。以下是码理在Ubuntu容器中部署海思芯片模型转换相关工具的步骤：

       首先，拉取Ubuntu .的码理Docker镜像，检查当前已有的码理镜像。

       然后，码理创建一个容器并运行，码理该容器将提供可视化界面，码理便于操作。码理autosar os 源码分析

       部署CANN环境，码理为后续使用海思芯片做好硬件准备。码理

       安装MindStudio，这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。

       接下来，安装模型压缩量化工具（如caffe），小薇100源码用于优化模型大小与性能。

       部署caffe框架，确保与MindStudio的兼容性。

       安装Caffe源代码增强包，扩展caffe的功能与性能。

       执行量化操作，php redis 源码安装通过caffe优化模型的精度与运行效率。

       模型转换采用图形开发方式与命令行开发方式，灵活适应不同需求。

       完成模型转换后，进行板端程序编译，确保模型可在海思芯片上正确运行。gdb 调试 qemu 源码

       同步推理过程，验证模型转换效果。

       如果需要，安装模型压缩量化工具（如pytorch），并执行量化操作，以进一步优化模型。

       参考《模型压缩工具使用指南（PyTorch）.pdf》中第3章内容，深入了解PyTorch量化操作。

       配置aiitop sample打包环境，为模型部署做准备（可选）。

       容器中配置SSH连接，实现远程访问与管理（可选）。

       容器导出镜像，方便在不同环境中复用（可选）。

       遇到问题时，查阅FAQ寻求解决方案。

       本文使用Zhihu On VSCode完成撰写与发布。

Caffe学习(二) —— 下载、编译和安装Caffe（源码安装方式）

       采用caffe源码编译安装方式说明

       此方法仅适用于编译CPU支持版本的Caffe。推荐通过Git下载以获取更新及查看历史变更。

       主机环境配置

       系统环境：Ubuntu .

       步骤一：安装依赖库与Python 2.7

       步骤二：安装CUDA（注意：虽然仅编译CPU版本的Caffe，但安装CUDA时可能会遇到编译错误，需确保环境兼容性）

       编译Caffe

       步骤一：修改Make.config文件

       具体配置说明请参考我的另一篇博客（"Hello小崔：caffe(master分支)Makefile.config分析"）

       步骤二：执行make编译

       测试已通过

       步骤三：解决编译过程中的错误

       错误实例：ImportError: No module named skimage.io

       解决方法：执行sudo apt-get install python-skimage

       错误实例：ImportError: No module named google.protobuf.internal

       解决方法：执行sudo apt-get install python-protobuf

       更多错误解决办法，请参阅另一篇博客（"Hello小崔：caffe编译报错解决记录"）

caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

       1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。

       2）y=alpha×x_norm + beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。

       é‚£ä¹ˆcaffe中的bn层其实只做了第一件事，scale层做了第二件事，所以两者要一起使用。

       ä¸€ï¼Œåœ¨Caffe中使用Batch Normalization需要注意以下两点：

       1. 要配合Scale层一起使用。

       2. è®­ç»ƒçš„时候，将BN层的use_global_stats设置为false，然后测试的时候将use_global_stats设置为true。

       äºŒï¼ŒåŸºæœ¬å…¬å¼æ¢³ç†ï¼š

       Scale层主要完成 top=alpha∗bottom+betatop=alpha∗bottom+beta的过程，则层中主要有两个参数alphaalpha与betabeta,

       æ±‚导会比较简单。∂y∂x=alpha;∂y∂alpha=x;∂y∂beta=1。 需要注意的是alphaalpha与betabeta均为向量，针对输入的channelschannels进行的处理，因此不能简单的认定为一个floatfloat的实数。

       ä¸‰ï¼Œå…·ä½“实现该部分将结合源码实现解析scalescale层:

       åœ¨Caffe proto中ScaleParameter中对Scale有如下几个参数：

       1，基本成员变量，基本成员变量主要包含了Bias层的参数以及Scale层完成对应通道的标注工作。

       2，基本成员函数，主要包含了LayerSetup,Reshape ,Forward和Backward ，内部调用的时候bias_term为true的时候会调用biasLayer的相关函数。

       3，Reshape 调整输入输出与中间变量，Reshape层完成许多中间变量的size初始化。

       4，Forward 前向计算，前向计算，在BN中国紧跟着BN的归一化输出，完成乘以alpha与+bias的操作，由于alpha与bias均为C的向量，因此需要先进行广播。

       5，Backward 反向计算，主要求解三个梯度，对alpha 、beta和输入的bottom(此处的temp)。