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tools

介绍

Ascend tools，昇腾工具仓库。

请根据自己的需要进入对应文件夹获取工具，或者点击下面的说明链接选择需要的工具进行使用。

使用说明

1. msame

   模型推理工具：输入.om模型和模型所需要的输入bin文件，输出模型的输出数据文件。

2. img2bin

   bin文件生成工具：生成模型推理所需的输入数据，以.bin格式保存。

3. makesd

   制卡工具：制卡工具包，提供ubuntu下制卡功能。

4. configure_usb_ethernet
   USB虚拟网卡连接脚本：配置USB网卡对应的IP地址。

5. pt2pb

   pytorch模型转tensorflow pb模型工具：输入pytorch权重参数模型，转为onnx，再转为pb模型

6. dnmetis

   NPU推理精度和性能测试工具：使用Python封装ACL的C++接口，输入om模型和原始数据集图片、标签，即可执行模型推理，输出精度数据和性能数据

7. msquickcmp

   一键式全流程精度比对工具：该工具适用于tensorflow和onnx模型，输入原始模型和对应的离线om模型，输出精度比对结果。

8. precision_tool
   精度问题分析工具：该工具包提供了精度比对常用的功能，当前该工具主要适配Tensorflow训练场景，同时提供Dump数据/图信息的交互式查询和操作入口。

9. cann-benchmark_infer_scripts
   cann-benchmark推理软件对应的模型前后处理脚本： 该工具包含cann-benchmark推理工具模型处理脚本, 包括：结果解析脚本和前后处理脚本等。这些脚本需根据cann-benchmark指导手册说明使用。

10. tfdbg_ascend
    Tensorflow2.x dump工具：该工具提供CPU/GPU平台上Tensorflow2.x运行时数据Dump能力。

11. ais-bench_workload
    ais-bench_workload： 该目录包含基于Ais-Bench软件的训练和推理负载程序，用于测试验证。Ais-Bench是基于AI标准针对AI服务器进行性能测试的工具软件。

12. intelligent_edge_tools
    intelligent_edge_tools： 该目录包含智能边缘工具集。

13. auto-optimizer
    auto-optimizer： 提供基于ONNX的改图、自动优化及端到端推理流程。

14. saved_model2om
    TensorFlow1.15 saved_model模型转om模型工具：输入TensorFlow存储的saved_model模型，转换为pb模型，再转换为om模型

15. mindxedge_whitebox
    MindXEdge 白牌化安装工具：支持Atlas500智能小站进行白牌化的首次安装，安装后设备将变为白牌化的设备

贡献

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许可证

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