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通过本文可以了解微服务架构解决单体架构痛点带来的优势，以及其存在的劣势与常用解决方案 背景 传统的单体架构虽然在早期能够满足大部分业务需求，但随着系统业务需求的变更、日益增长的用户量，其局限性逐渐显现 单体架构将所有功能模块集成在一个单一的应用程序中，这导致代码臃肿、部署周期长、
Docker存放镜像的地方称为注册中心（Registry），分为公共和私有两种。注册中心包含多个仓库（Repository）。
【功能模块】模型转换后，加载失败。【操作步骤&问题现象】1、使用MindStudio转换模型，截图如下,使用AIPP将DVPP预处理后的图片转换为RGB格式；2、附件中为模型转换日志；【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
在Atlas 500上使用RTSP拉流，完成推理功能后，想将结果“画”到图片上，然后将图片重新转换为RTSP流推出去，请问如何处理？？？
【操作步骤&问题现象】yolov3 tiny版本模型之后两个输出特征图13*13 26*26，c73版本的yolov3detectionoutput算子对应需要三个输入如果要自定义算子的话，是不是需要修改ascend-toolkit/20.0.RC1/x86_64-linux_gcc7.3.0
/yolov3_darknet53/train.py 修改（将训练的ckpt模型进行转换）【截图信息】转换代码：失败【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
sample-colorization （链接为https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/sample-colorization）时，想问下模型输入为（1,3,224,224），这应该是224*224的3通道RGB图像吧，为什么模型转换要写
环境搭建是照着昇腾学院的视频跟着做的https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA023+Self-paced/courseware/d25613362efc444ba24abe10c8fb2e3f
support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1010/atlased_04_0032.html完成 在Atlas 200 DK上搭建开发运行环境 的任务，紧接着在Atlas 200 DK上用atc工具进行yolov3模型的转换工作
【功能模块】MindSpore - 模型导出 - AIR模型导出【操作步骤&问题现象】1、脚本在GPU和Ascend环境下正常运行，可以正常运行，结果也正常2、Ascend中导出AIR模型时遭遇select算子Cast错误，脚本中并未使用select算子【截图信息】【日志信息】[WARNING
首先使用小模型文件进行转换，例如使用人脸检测模型（人脸检测模型文件大小为10M，fasterrcnn模型文件大小为130M）进行转换，转换成功。2. 请用户将内存修改为4G，再次尝试fasterrcnn、SSD的模型转换，转换成功。
或者您这边有可以转换的yolo模型 可以发一下吗
【功能模块】Atlas 200 DK中有DVPP和AIPP，其中AIPP能够实现在加载模型时完成色域转换，即在Ascend 310中完成色域转换，比如RGB转BGR【操作步骤&问题现象】HiLens Studio也有类似的功能吗？
darknet 权重转为pb文件 在hilen控制台进行导入模型时，转换失败，日志如下
模型链接如下链接：https://pan.baidu.com/s/11fgBWKOG31X0qMqNI4RRdw 提取码：2t6o１. 这是旧版不支持的算子，新版应该支持，如下图２. 模型转化参数如下
如题，我现在想把一个8通道输入的onnx模型转换为om格式，FP32和FP16都是可以的，但是转int8的时候，需要指定数据预处理部分，这一步固定了通道数量，没法选择8通道，这一步该怎么办
华为你好， 我司去年二次开发一批atlas200板，当时使用darknet训练了yolov3模型，通过http://www.holosensdev.top:8088/这个平台转换为caffemodel，caffemodel再转为om格式。
【功能模块】我们想将pytorch训练出来的模型部署到atlas上进行推理运行（不用在atlas训练），请问现在是否有可行的方法。我们看到atlas新发布的pytorch框架适配只能在Atlas300训练卡上部署，Atlas300推理卡是不是不能部署？【操作步骤&问题现象】1、2、
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