自验报告
# 第1次验收测试   
# 验收结果：ok
# 验收环境:Ascend310 + Ascend310P + T4 / CANN 5.1.RC1
    
#  pth是否能够正确转换为om
python3.7 nasnetlarge_pth2onnx.py nasnetalarge-a1897284.pth nasnetlarge.onnx
python3.7 -m onnxsim --input-shape="1,3,331,331" nasnetlarge.onnx nasnetlarge_sim1.onnx
python3.7 merge_sliced.py nasnetlarge_sim1.onnx nasnetlarge_sim1_merge.onnx
atc --framework=5 --model=nasnetlarge_sim1_merge.onnx --input_format=NCHW --input_shape="image:1,3,331,331" --output=nasnetlarge_sim_bs1 --log=debug --soc_version=Ascend710 
#  验收结果：ok
#  备注：在不同处理器下（310/310P）和不同batchsize均成功生成om，无运行报错。

#  精度性能数据是否达标

./benchmark.x86_64 -model_type=vision -device_id=0 -batch_size=1 -om_path=nasnetlarge_sim1_merge.om -input_text_path=./nasnetlarge_prep_bin.info -input_width=331 -input_height=331 -output_binary=False -useDvpp=False
python3.7 imagenet_acc_eval.py result/dumpOutput_device0/ /opt/npu/imagenet/val_label.txt ./ result.json
#  验收结果：ok
#  备注：310精度：Top1 accuracy：81.86%，Top5 accuracy：95.77%  310P精度：Top1 accuracy：81.86%，Top5 accuracy：95.77%，精度不小于原始精度Top1 accuracy：82.56%，Top5 accuracy：96.43%的99% 性能数据见上表
#  备注：性能在310P上的性能达到310的1.26倍>1.2倍 

#  T4性能测试
 使用onnxruntime进行测试，结果如上表。
#  备注：性能数据见上表
#  牵引目标：310P性能达到T4性能的4.04倍>1.6倍