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人類蛋白質(zhì)圖譜分類

人類蛋白質(zhì)圖譜分類

人類蛋白質(zhì)圖譜分類

hpa_classification樣例

功能:對蛋白質(zhì)圖像進(jìn)行自動化分類評估。
樣例輸入:未標(biāo)注的蛋白質(zhì)熒光顯微圖片
樣例輸出:已經(jīng)標(biāo)注分類的蛋白質(zhì)圖譜

前置條件

請檢查以下條件要求是否滿足,如不滿足請按照備注進(jìn)行相應(yīng)處理。如果CANN版本升級,請同步檢查第三方依賴是否需要重新安裝(5.0.4及以上版本第三方依賴和5.0.4以下版本有差異,需要重新安裝)。

條件 要求 備注
CANN版本 >=5.0.4 請參考CANN樣例倉介紹中的安裝步驟完成CANN安裝,如果CANN低于要求版本請根據(jù)版本說明切換samples倉到對應(yīng)CANN版本
硬件要求 Atlas200DK/Atlas300(ai1s) 當(dāng)前已在Atlas200DK和Atlas300測試通過,產(chǎn)品說明請參考硬件平臺 ,其他產(chǎn)品可能需要另做適配
第三方依賴 opencv, python-acllite 請參考第三方依賴安裝指導(dǎo)(python樣例)選擇需要的依賴完成安裝

樣例準(zhǔn)備

  1. 獲取源碼包。

    可以使用以下兩種方式下載,請選擇其中一種進(jìn)行源碼準(zhǔn)備。

    • 命令行方式下載(下載時間較長,但步驟簡單)。
      # 開發(fā)環(huán)境,非root用戶命令行中執(zhí)行以下命令下載源碼倉。    
      cd ${HOME}     
      git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
       
      注:如果需要切換到其它tag版本,以v0.5.0為例,可執(zhí)行以下命令。
      git checkout v0.5.0
       
    • 壓縮包方式下載(下載時間較短,但步驟稍微復(fù)雜)。
      注:如果需要下載其它版本代碼,請先請根據(jù)前置條件說明進(jìn)行samples倉分支切換。
       # 1. samples倉右上角選擇 【克隆/下載】 下拉框并選擇 【下載ZIP】。    
       # 2. 將ZIP包上傳到開發(fā)環(huán)境中的普通用戶家目錄中,【例如:${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
       # 3. 開發(fā)環(huán)境中,執(zhí)行以下命令,解壓zip包。     
       cd ${HOME}    
       unzip ascend-samples-master.zip
       
  2. 獲取此應(yīng)用中所需要的模型

    模型名稱 模型說明 模型下載路徑
    deploy_vel 基于Caffe的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測 請參考https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow
    /tree/master/TensorFlow/contrib/cv/hpa
    /ATC_hpa_caffe_AE
     中README.md原始模型章節(jié),
    下載原始模型網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)重文件
    # 為了方便下載,在這里直接給出原始模型下載及模型轉(zhuǎn)換命令,可以直接拷貝執(zhí)行。也可以參照上表在modelzoo中下載并手工轉(zhuǎn)換,以了解更多細(xì)節(jié)。     
    cd ${HOME}/samples/python/level2_simple_inference/6_other/colorization_picture/model    
    wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/hpa/hpa.prototxt    
    wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/hpa/hpa.caffemodel
    atc --model=./hpa.prototxt --weight=./hpa.caffemodel --framework=0 --output=./deploy_vel  --soc_version=Ascend310 --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data --output_type=FP32 --out_nodes="score:0"  
     
  3. 獲取樣例需要的測試圖片并切換文件夾。

    # 執(zhí)行以下命令,進(jìn)入樣例的data文件夾中,下載對應(yīng)的測試圖片。
    cd ${HOME}/samples/python/contrib/human_protein_map_classification/data
    wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/hpa_classification/test_image/test.jpeg
    cd ../src
     

樣例運行

注:開發(fā)環(huán)境與運行環(huán)境合一部署,請?zhí)^步驟1,直接執(zhí)行步驟2即可。

  1. 執(zhí)行以下命令,將開發(fā)環(huán)境的human_protein_map_classification目錄上傳到運行環(huán)境中,例如 /home/HwHiAiUser,并以HwHiAiUser(運行用戶)登錄運行環(huán)境(Host)。
    # 【xxx.xxx.xxx.xxx】為運行環(huán)境ip,200DK在USB連接時一般為192.168.1.2,300(ai1s)為對應(yīng)的公網(wǎng)ip。
    scp -r $HOME/samples/python/contrib/human_protein_map_classification  HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
    ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx
    cd ${HOME}/human_protein_map_classification/src   
     
  2. 運行可執(zhí)行文件。
    python3.6 main.py ../data/
     

查看結(jié)果

運行完成后,會在運行環(huán)境的命令行中打印出推理結(jié)果。

常見錯誤

請參考常見問題定位對遇到的錯誤進(jìn)行排查。如果wiki中不包含,請在samples倉提issue反饋。

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