MindStudio训练营第一季-进阶班课后笔记
MindStudio支持Toolchain模式的Remote Host的配置可以实现远端编译。
MindStudio中可用Model Visualizer功能进行查看离线模型的网络拓扑结构：
对于原始模型文件（.pb、.onnx、.prototxt）或转换成功的.om模型文件，可以在MindStudio界面呈现其网络拓扑结构，并可以查看模型所使用的算子。
单击MindStudio菜单栏“Ascend > Model Visualizer”，或在工具栏选择
，在弹出窗口中选择要可视化的模型。
AscendCL应用开发，运行管理资料申请顺序是（device、context、stream ），释放顺序是（stream、context、device ）。
在AscendCL中，stream 用于维护一些异步操作的执行顺序，确保按照应用程序中的代码调用顺序在Device上执行。
Device 指异腾AI处理器的硬件设备，利用PCle与Host相连，提供NN计算能力.
Context 作为一个容器，管理所有对象 (包括Stream、Event等)的生命周期
通过AscendCL接口，能够实现利用N腾硬件计算资源、在N腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。
DVPP全称Digital Vision Pre-Processor，主要实现视频解码 (VDEC)视频编码 (VENC) 、JPEG编解码 (JPEGD/E) 、PNG解码 (PNGD)视觉预外理单元(VPC)
AIPP全称Al PreProcessing 用于在Al Core 上完成图像预处理，包括色域转换转换图像格式)、图像归一化(减均值/乘系数)、抠图(指定报图起始点，抠出神经网络需要大小的图片)。AIPP区分为静态AIPP和动态AIPP，只能二选一，不能同时支持。
DVPP能够提供实现以下功能：
实现jpg/jpeg/JPG/JPEG图片的解码
抠图、缩放、拼接、格式转换
视频的编码、解码
MindStudio模型转换支持以下几种原始模型框架：Caffe、TensorFlow、ONNX、MindSpore。