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# ResNet50
## 模型介绍
使用ONNXRunTime推理框架对ResNet50模型进行推理。
使用ONNX Runtime推理框架对ResNet50模型进行推理。
## 模型结构
ResNet50模型包含了49个卷积层、一个全连接层。
## Python版本推理
采用ONNXRunTime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ，并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
采用ONNX Runtime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ，并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
### 下载镜像
在光源中下载ONNXRunTime推理框架镜像：
在光源中下载ONNX Runtime推理框架镜像：
```python
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
......@@ -43,11 +43,11 @@ python Classifier.py
## C++版本推理
采用ONNXRunTime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ，并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
采用ONNX Runtime框架使用DCU进行推理，模型文件下载链接：https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx ，并将resnet50-v2-7.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
### 下载镜像
在光源中下载ONNXRunTime推理框架镜像：
在光源中下载ONNX Runtime推理框架镜像：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
......
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