任务2.3 基于AI框架应用的开发及调优-工作页（含答案）

任务2.3基于AI框架应用的开发及调优工作页姓名班级学号实训室小组时间接受任务MindStudio作为服务于昇腾芯片的AI框架，不仅支持多种模型的应用开发，还提供丰富的调优工具，帮助开发者更高效地优化模型性能，请从开发者的角度分析，基于MindStudio的开发步骤和调优策略。收集信息AI集成开发工具MindStudio查阅学生手册任务2.3查阅学生手册任务2.3基于AI框架应用的开发及调优，填写以下AI集成开发工具MindStudio相关资料。MDC平台上的软件开发集成工具主要包括：配置工具MDCManifestConfigurator（MMC）、应用开发工具MDCDevelopmentStudio（MDS）和AI集成开发工具MindStudio。MindStudio所在的环境为开发环境，开发者可以将ADK开发工具包安装到MindStudio上，使用MindStudio开发工具进行算法快速开发。在工具包中，ACLlib是AI应用程序开发使用的API和运行库，包含AscendCL层及GE执行器等模块；ATC是模型和算子编译器，用于将开源框架网络模型（如TensorFlow、Caffee）或AscendIR定义的单算子描述文件（json格式）通过ATC工具转换成适配昇腾AI处理器的离线模型。MindStudio进行模型转换查阅学生手册任务查阅学生手册任务2.3基于AI框架应用的开发及调优，填写以下MindStudio进行模型转换相关资料。模型转换是进行AI应用开发的核心步骤，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权重数据重排、内存使用优化等，也可以脱离设备完成模型的预处理。模型转换过程中，需要在ModelInformation页签中配置模型文件和权重文件等信息，其中传入的模型文件的选择方式有：:单击右侧的文件夹图标，在后台服务器路径选择需要转化的模型文件并上传；:在参数后面的输入框中自行输入模型文件在后台服务器的路径，包括模型文件名称后缀。在高级选项配置中包含OperatorFusion、AutoTuneMode、AdditionalArguments、CommandPreview四部分内容。模型可视化查阅学生手册任务查阅学生手册任务2.3基于AI框架应用的开发及调优，填写以下模型可视化相关资料。模型可视化界面展示了每一层算子输出的维度和shape信息。如果模型转换时设置了Select节点的输出类型，对应模型转换章节“ModelInformation”页签中OutputNodes区域下方节点的DataType类型，模型转换完毕，用户可以单击NetOutput节点，查看不同输入节点的数据类型，常见的数据类型有：：dtype为DT_FLOAT，表示数据类型为FP32；：dtype为DT_FLOAT16表示数据类型为FP16；：dtype为DT_UINT8表示数据类型为UINT8。制定计划序号工作步骤编辑模式/功能注意事项预计用时操作实施【基于ResNet-50的AI应用开发】作业内容作业项目作业示范实验环境准备£设备检查£软件包准备£文档准备分析项目工程目录£阅读README文件模型转换£添加环境变量£模型转换成功生成测试数据£将.jpg图像文件转换成.bin文件编译程序£添加环境变量£创建编译文件£设置编译参数£编译程序运行程序£复制项目代码到MDC上£SSH远程进入MDC设备£在MDC上运行程序脚本图片1的识别结果为______；图片2的识别结果为______。Profiling性能数据采集£进入SSH配置界面£采集性能数据£生成性能采集文件£拷贝数据到Ubuntu£解析Profiling数据£导出Profiling数据£可视化查看性能数据五、检查评价检查与评分表序号评价标准评价类型评分（客观10-0分）（主观10-9-7-5-0分）自我评分教师评分1知识点一：了解性能分析解决关键途径客观评价2知识点二：熟悉基于MDCAI开发框架的开放方法客观评价3知识点三：熟悉MindStudio界面及操作方法客观评价4技能点一：能使用MindStudio的进行AI开发及测试客观评价5技能点二：能掌握Profiling结果分析并制定调优方案客观评价6素质点一：了解华人科学家在AI领域的贡献，激发学生科技强国的责任感主观评价7素质点二：通过学习基于MDC的AI框架，激发学生对人工智能的研究兴趣主观评价8素质点三：通过AI模型运行时的性能解析，培养学生综合分析能力主观评价总分六、总结反思总结反思表你认为在基于ResNet