yolov5 移植到海思3403踩坑记

1.忠告

1. 昇腾是昇腾，海思是海思！！尽管兄弟俩的解决方案相似度百分之九十五，但是能不能成功就看那百分之五，所以忘掉昇腾的一切，从海思文档一点点做起。
2. 文档很重要，文档内容较多，顺序跟重要。
3. 多试验

2.大概流程

终极目的: pytorch的xxx.path---> 昇腾的xxx.om
1.修改网络结构。主要目的配合海思的支持的onnx 算子清单。可以参考3519 需要修改的文档。
2.实现pytorch-->onnx
3.简化 onnx
4.amtc 量化模型（int8）(昇腾表示可以不用量化，因为精度损失多但是速度收益不理想。个人建议必须量化)
5.atc 模型转换

3.主要坑位

1.不要安装昇腾官网的任何东西（后期有可能环境冲突）
2.所有工具都要安装厂家提供的版本。
3.遵循开发文档按步骤进行。
4.出现问题多试验。可以结合文档中案例里的resnet 并查看文档有没有漏掉的细节。
5.即使不做部署工作也要了解ACL的工作流程。
6. 不要尝试 onnx ---> caffe --->om !!!!!
7. 量化时 参考resnet 例子 生成 bin文件作为校准数据使用。
8. 量化校准非常吃内存 初始选择机器时选个大内存的最起码16G起步。