【功能模块】按照[官网链接](https://www.mindspore.cn/install) 安装 MindSpore 完毕后运行 import mindspore 报错，提示缺少依赖库文件 libacl_tdt_channel.so【操作步骤&问题现象】按照官网给的步骤，试过pip和conda两种方式安装一）pip安装1、执行```shellpip3 install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.7.0/MindSpore/ascend/aarch64/mindspore_ascend-1.7.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple```2、进入python3解释器，执行 import mindspore，提示缺少  libacl_tdt_channel.so二）conda安装1、安装miniconda，创建3.7.5python虚拟环境，进入虚拟环境2、执行 conda install mindspore-ascend -c mindspore -c conda-forge3、进入python3解释器，执行 import mindspore，提示缺少  libacl_tdt_channel.so【截图信息】另外，下载 ascend310_single_op_sample 测试用例，cmake（3.19.8 version）生成可执行程序后，执行 ./tensor_add_sample 也提示缺少库文件，这里是缺少另外一个库文件 libopskernel.so请问，该问题如何解决？【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

在应用人工智能技术之前，部分质检场景已经出现了使用传统机器视觉进行质检的案例。但是由于产品零件复杂、光源多样性等因素的限制，更多场景还是依赖于人工质检。而人工智能技术的融合可进一步提升检测精度，很多实践已证明AI算法可实现高达99%以上检测精度，可以应用在绝大多数工业质检场景中。本次昇腾小姐姐教你趣味实验，将给大家介绍工业质检的应用场景，以及昇腾AI的技术应用。通过本实验，您将可以掌握昇思MindSpore的基础使用，熟悉U-Net网络和图像分割的原理知识，您还可以熟悉昇腾AI处理器的使用，掌握离线模型的转换方法，以及熟悉MindX SDK mxVision的使用。快跟昇腾小姐姐一起来学习趣味实验“昇腾工业质检应用实践”吧！【昇腾工业质检应用实践】本实验主要介绍如何使用昇思MindSpore框架构建U-Net网络模型，使用线上昇腾算力在工业质检的模拟数据集上进行训练，并将保存的模型编译生成适配昇腾AI处理器的离线模型，使用MindX SDK mxVision进行推理，从而实现图像分割的任务。实验课程内容大纲：第1章 华为昇腾工业质检场景应用第2章 工业质检实验介绍2.1 实验平台和资源2.2 实验数据与模型第3章 昇思MindSpore 训练阶段3.1 环境搭建3.2 训练项目介绍3.3 配置文件参数和数据预处理3.4 模型训练3.5 模型推理3.6 结果可视化3.7 模型保存第4章 MindX SDK 推理阶段4.1 环境搭建4.2 环境更新4.3 环境安装4.4 推理项目介绍4.5 ATC模型转换4.6 SDK业务流程编排4.7 StreamManagerApi4.8 执行推理脚本实验课件：点击下方附件下载查看实验教程：点击↑查看完整实验教程欢迎在下方评论区留言讨论您可以在这里展示您的DIY成果！同时欢迎大家推荐demo~

申报北京市某联合研发项目攻关合作，联合申报该项目（团队from中科院）。对AI芯片的性能要求如下：单颗国产CPU处理器不少于8核，基频不低于1.6GHz；国产AI计算芯片提供不小于250TOPS（INT8）算力；内存不小于32G，且具备扩展物理内存能力；板载存储2TB，扩展存储不小于10TB。求华为昇腾的研发大佬们看过来。联系人：张淼联系方式：13260167096（手机&微信）

我的模型是在ModelZoo上的MindSpore框架的yolov5模型，我应该如何确定我的输入接口是.json还是图片那，我在训练时数据集输入用的coco2017，标注文件是.json，输入接口也有图片，我该如何确定那？如果是通过.json代码来预测，我应该如何编写预测代码那？请问有没有教程那？

之前都可以成功，今天上线启动显示异常

提示numpy的版本和API不一致，网上查到的就是更新numpy版本，但已经更新到最新的也没用。

矩阵乘法算子用不了

1、根据modelzoo上的resnet18模型(mindspore)在modelarts上进行适配2、在训练作业时出现找不到cache下的.bin文件使用的是cifar-10数据集

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、根据modelzoo上的resnet18模型(mindspore)在modelarts上进行适配2、在训练作业时出现找不到cache下的.bin文件【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】https://support.huawei.com/enterprise/zh/ascend-computing/cann-pid-251168373https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_picture【操作步骤&问题现象】1、在昇腾计算的解决方案配套与软件的CANN配件套中v100R020系列与5系列有什么区别吗？2、是不是5系列套件支持的ATC工具,benchmark工具以及码云上的官方样例，V100R020系列也都支持3、根据功能模块第二个链接，码云中的sample样例中的YOLOV4_coco_detection_picture检测样例中的insert_op.cfg文件是怎么生成的？虽然官方样例上有此文件，但是我们的模型是修改过的，所以对应的这个文件也应该修改。我参考的atlas200dk文档Atlas 200 DK开发者套件(1.0.11.alpha)并没有关于算子的详细说明以及生成方式。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】半精度（FP16）：4/8/11 TFLOPS整数精度（INT8）：8/16/22 TOPS【操作步骤&问题现象】文档里提到的昇腾310的ai算力有三个档位，是通过什么方式调节的，是在程序中调用接口还是硬件层面调整？如何能知道当前应用使用的是哪个档位的算力？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】昇腾310 npu-smi模块【操作步骤&问题现象】1、在昇腾310上运行yolo v5检测程序，同时使用npu-smi监测aicore使用率，aicore使用率一直为02、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

无人驾驶是当今的大热门已被应用于物流、共享出行、公共交通等领域你是不是也觉得无人驾驶的智能车很酷？动手DIY，你也可以拥有一台智能小车快跟昇腾小姐姐一起自制智能小车吧！【基于昇腾的智能小车实验】本实验将讲解昇腾Atlas 200 DK 烧录合设环境，以及如何使用昇腾Atlas 200 DK 组装一台智能小车，并将智能小车的项目代码部署至Atlas 200 DK 上，实现小车巡道、避障、物体检测等多种功能。实验课程知识点：◆ Atlas 200 DK 介绍◆ Atlas 200 DK 合设环境烧录◆ SD卡扩容和Atlas 200 DK 上电◆ 连接Atlas 200 DK 和Ubuntu服务器◆ Atlas 200 DK 联网（主机侧联网）◆ Atlas 200 DK 摄像头组装◆ Atlas 200 DK 摄像头项目部署和运行◆ 智能小车组装◆ 智能小车项目部署和运行◆ 智能小车手机远程控制实验教程：点击↑查看完整实验教程欢迎在下方评论区留言讨论欢迎展示您的DIY成果！

MindX SDK 是华为推出的软件开发套件(SDK)，提供极简易用、高性能的API和工具，助力昇腾AI处理器赋能各应用场景。 安装SDK：在/home/HwHiAiUser目录下新建MindX_SDK文件夹。执行 ./Ascend-mindxsdk-mxvision_2.0.3_linux-aarch64.run --install 注意：这里我后面改成了2.0.3去安装了。我没安装2.0.4版本的MindX SDK是因为我的Python版本是3.7.5。之前安装2.0.4版本翻车了。无奈又重新卸载安装了2.0.3 安装后如下所示：mxVision是一个软链接，修改.bashrc文件我们来看一下mxVision文件夹下的内容：Mindx sdk的官方插件以及我们自己开发的插件以so包的形式存放在lib中，头文件在include中。 samples下有一个mxVision的案例，下面的内容如下：c++和python是样例程序pipeline是demo的样例models存放模型，样例中存放了如下模型：Streamserver是业务流的实现。通过stream配置文件， Stream manager可识别需要构建的element以及element之间的连接关系，并启动业务流程。 Stream manager对外提供接口，用于向stream发送数据和获取结果，帮助用户实现业务对接。plugin表示业务流程中的基础模块，通过element的串接构建成一个stream。 buffer用于内部挂载解码前后的视频、图像数据，是element之间传递的数据结构，同时也允许用户挂载元数据（ Metadata），用于存放结构化数据（如目标检测结果）或过程数据（如缩放后的图像） 到这里，我们的MindX SDK就可以用了。