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本样例为大家学习昇腾软件栈提供参考，非商业目的！

本样例适配3.0.0及以上版本，支持产品为Atlas200DK、Atlas300(ai1s)。

本README只提供命令行方式运行样例的指导，如需在Mindstudio下运行样例，请参考Mindstudio运行图片样例wiki。

本案例由上海交通大学提供

hpa_classification样例

功能：对蛋白质图像进行自动化分类评估。

样例输入：未标注的蛋白质荧光显微图片

样例输出：已经标注分类的蛋白质图谱

前提条件

部署此Sample前，需要准备好以下环境：

软件准备

1. 获取源码包。

可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种进行源码准备。

  • 命令行方式下载（下载时间较长，但步骤简单）。

    开发环境，非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。

    cd $HOME
git clone https://github.com/Ascend/samples.git

  • 压缩包方式下载（下载时间较短，但步骤稍微复杂）。

    1. samples仓右上角选择 克隆/下载 下拉框并选择 下载ZIP。

    2. 将ZIP包上传到开发环境中的普通用户家目录中，例如 $HOME/ascend-samples-master.zip。

    3. 开发环境中，执行以下命令，解压zip包。

    cd $HOME
unzip ascend-samples-master.zip

2. 获取此应用中所需要的模型

参考下表获取此应用中所用到的模型，并将其存放到开发环境普通用户下的工程目录：

cd $HOME/samples/python/contrib/hpa_classification/model
模型名称 模型说明 模型下载路径
deploy_vel 基于Caffe的蛋白质亚细胞定位预测 请参考https://github.com/Ascend/modelzoo/tree/master/contrib/TensorFlow/Research/cv/hpa/ATC_hpa_caffe_AE 中README.md原始模型章节，下载原始模型网络及模型权重文件。

3. 将原始模型转换为Davinci模型

注：请确认环境变量已经在环境准备和依赖安装中配置完成

  1. 设置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

    由于LD_LIBRARY_PATH环境变量在使用atc工具和运行样例时会产生冲突，所以需要在命令行单独设置此环境变量，方便修改。

    export LD_LIBRARY_PATH=${install_path}/atc/lib64

  2. 执行以下命令使用atc命令进行模型转换。

    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"

4. 获取样例需要的测试图片

执行以下命令，进入样例的data文件夹中，下载对应的测试图片。

cd $HOME/samples/python/contrib/hpa_classification/data
wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/hpa_classification/test_image/test.jpeg

样例运行

注：开发环境与运行环境合一部署，请跳过步骤1，直接执行步骤2即可。

  1. 执行以下命令,将开发环境的edge_detection_picture目录上传到运行环境中，例如 /home/HwHiAiUser，并以HwHiAiUser（运行用户）登录运行环境（Host）。

    scp -r $HOME/samples/python/contrib/hpa_classification/  HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
scp -r $HOME/samples/python/common/atlas_utils/   HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx

    icon-note.gif 说明：

    • xxx.xxx.xxx.xxx为运行环境ip，200DK在USB连接时一般为192.168.1.2，300（ai1s）为对应的公网ip。

  2. 运行可执行文件。

    • 如果是开发环境与运行环境合一部署，执行以下命令，设置运行环境变量，并切换目录。
     export LD_LIBRARY_PATH=
 source ~/.bashrc
 cd $HOME/samples/python/contrib/hpa_classification/src
 python3.6 main.py ../data/
    • 如果是开发环境与运行环境分离部署，执行以下命令切换目录。
     cd $HOME/python/hpa_classification/src

    切换目录后，执行以下命令运行样例。

     python3.6 main.py ../data/

查看结果

运行完成后，会在运行环境的命令行中打印出推理结果。