# 分类器



本示例通过ResNet50模型说明如何使用MIGraphX C++ API进行分类模型的推理，包括如何预处理、推理并获取推理结果。



## 模型简介

本示例使用了经典的ResNet50模型，onnx文件在/Resource/Models/Classifier文件夹下，模型结构可以通过netron (https://netron.app/) 查看，该模型的输入shape为[1,3,224,224] ，数据排布为NCHW。

​																														

## 预处理

在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：

- resize到224x224
- 将像素值归一化到[0.0, 1.0]
- 转换数据排布为NCHW



本示例代码采用了OpenCV的cv::dnn::blobFromImages()函数实现了预处理操作：

```c++
ErrorCode Classifier::Classify(const std::vector<cv::Mat> &srcImages,std::vector<std::vector<ResultOfPrediction>> &predictions)
{
	...
	
    // 预处理
    cv::Mat inputBlob;
    cv::dnn::blobFromImages(srcImages, // 输入数据，支持多张图像
                    inputBlob,   // 输出数据
                    scale,       // 缩放系数，这里为1/255.0
                    inputSize,   // 模型输入大小，这里为28x28
                    meanValue,   // 均值，这里不需要减均值，所以设置为0.0
                    swapRB,      // 多通道图像，这里设置为1
                    false);
                    
     ...
}
```

cv::dnn::blobFromImages()函数支持多个输入图像，首先将输入图像resize到inputSize，然后减去均值meanValue，最后乘以scale并转换为NCHW，最终将转换好的数据保存到inputBlob中，然后就可以输入到模型中执行推理了。



## 推理

完成预处理后，就可以执行推理了：

```c++
ErrorCode Classifier::Classify(const std::vector<cv::Mat> &srcImages,std::vector<std::vector<ResultOfPrediction>> &predictions)
{
	...
	
	// 预处理
	
	// 创建输入数据
    std::unordered_map<std::string, migraphx::argument> inputData;
    inputData[inputName]= migraphx::argument{inputShape, (float*)inputBlob.data};

    // 推理
    std::vector<migraphx::argument> results = net.eval(inputData);

    // 获取输出节点的属性
    migraphx::argument result  = results[0]; // 获取第一个输出节点的数据
   	
   	...
   	
}
```

- inputData表示MIGraphX的输入数据，inputData是一个映射关系，每个输入节点名都会对应一个输入数据，如果有多个输入，则需要为每个输入节点名创建数据，inputName表示输入节点名，migraphx::argument{inputShape, (float*)inputBlob.data}表示该节点名对应的数据，这里是通过前面预处理的数据inputBlob来创建的，第一个参数表示数据的shape，第二个参数表示数据指针。
- net.eval(inputData)返回模型的推理结果，由于这里只有一个输出节点，所以std::vector中只有一个数据，results[0]表示第一个输出节点，这里对应resnetv24_dense0_fwd节点，获取输出数据。


