环境准备：

1.数据集路径 通用的数据集统一放在/root/datasets/或/opt/npu/ 本模型数据集放在/root/datasets/

2.进入工作目录 cd SRCNN

3.安装必要的依赖，测试环境可能已经安装其中的一些不同版本的库了，故手动测试时不推荐使用该命令安装 pip3.7 install -r requirements.txt

4.获取，修改与安装开源模型代码 git clone https://github.com/yjn870/SRCNN-pytorch

5.获取权重文件 dropbox链接 https://www.dropbox.com/s/rxluu1y8ptjm4rn/srcnn_x2.pth?dl=0

6.获取benchmark工具 将benchmark放在当前目录

7.执行时确保device空闲 bash test/pth2om.sh bash test/eval_acc_perf.sh --datasets_path=/root/datasets

8.在t4环境上将onnx文件与perf_t4.sh放在同一目录 然后执行bash perf_t4.sh，执行时确保gpu空闲