我已进行了 作为x86 ubuntu 18.04的开发环境，作为arm（200dk） ubuntu 18.04的运行环境 的CANN 5.1.RC2相关环境的安装也在 x86开发环境安装了 MindStudio 5.0，并配置了CANN。具体过程参见：cid:link_0cid:link_1cid:link_2现在如果我想复现 MindX SDK的项目，我已经完成了在 x86开发环境安装 MindX SDK 3.0.RC2的x86版本，在 arm运行环境（200DK）安装 MindX SDK 3.0.RC2的arm版本。我还需要跟 cann toolkit那样 在x86开发环境安装 MindX SDK 3.0.RC2的arm版本吗？如果不装，会影响x86环境的交叉编译的代码在 200DK上运行吗？

我只有Atlas200DK，没有Ascend910训练服务器，现在使用GPU训练生成了ckpt文件，如何转成om模型进行推理

在modelzoo上能下载到相关的onnx模型及转化的om模型，但在samples中所使用的均是caffemodel转化的om，对onnx转化的om模型推理后处理不是很明白如何写解析，求一个样例学习一下，感谢！

为了实现在200DK上使用MindStudio 5.0的壮举，张小白问了一个关键的问题：cid:link_0MindStudio 5.0能不能使用CANN 5.1RC2的社区版呢？得到的回答是：社区版也可以。那就开干吧！但显然，我们需要对200DK制卡。这就需要安装ubuntu 18.04的开发环境了。我们参考 cid:link_1 文档的方式，先准备好ubuntu虚拟机，以及Java11，安装的过程跟链接里面几乎一模一样，所以就不再详述了。看结果：下面就开启征程吧！（未完待续）

tensorflow version：1.14python：3.75导出的pb模型，用atc转om报错：E19005: Failed to parse file [./crnn_1.pb].Solution: Check that a matched Protobuf version is installed and try again with a valid file. For details, see section "--framework" in ATC Instructions.ATC model parse ret fail.[FUNC:ParseGraph][FILE:omg.cc][LINE:788]请问atc依赖的protobuf的版本是什么？我自己安装了一个protobuf但貌似没用detail log:,0][EVENT] TBE(29475,python3):2022-08-17-15:42:57.502.234 [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/utils/repository_manager_log.py:29][log] [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py:367][repository_manager] The task_distribute function entry. [0] tasks of the same type is running. ,0][EVENT] TBE(29475,python3):2022-08-17-15:43:03.166.585 [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/utils/repository_manager_log.py:29][log] [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py:376][repository_manager] The task_distribute function get finalize task. ,0][EVENT] TBE(29475,python3):2022-08-17-15:43:03.168.214 [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/utils/repository_manager_log.py:29][log] [../../../../../../latest/atc/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py:390][repository_manager] The current function exits. [0] tasks of the same type are left.

tf1.14，使用keras2onnx 完成onnx模型的转换，onnx模型能够正常使用。用atc转为om后预估会报错：Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU转换脚本：atc --model={models_dir}/{onnx_model_name} --framework=5 --output={output_dir}/{om_model_name} --input_shape="{input_name}:{input_shape}" --enable_small_channel=1 --soc_version=Ascend310 --log=info')input shape：（None，step，feature），分别是batch，sequence长度和特征维度报错op在tensorlfow中为GlobalMaxPool1D下面是acl的日志[EVENT] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.361.614 [tf_adpt_session_mgr.cc:398][tid:4076][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Create session success. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.505.915 [aicpu_tf_kernel.cc:138][tid:4075][TFAdapter] AICPUKernelAndDeviceOp Init failure, kernel_id=0, op_name=MaxPool, error=Invalid argument: Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.012 [tf_adpt_session_mgr.cc:149][tid:4075][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Create kernel failure, kernel_id=0, op_name=. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.031 [tf_adpt_session_mgr.cc:94][tid:4075][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Create kernel failed, kernel_id=0. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.052 [tf_adpt_session_mgr.cc:64][tid:4075][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Failed to GetOrCreateKernel, kernel_id=0. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.075 [tf_adpt_session_mgr.cc:433][tid:4075][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Run kernel on session failed. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.090 [tf_adpt_api.cc:86][tid:4075][TFAdapter] [sessionID:16599357285206909441] Invoke TFOperateAPI failed. [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.106 [ae_kernel_lib_fwk.cc:234][TransformKernelErrorCode][tid:4075][AICPU_PROCESSER] Call tf api return failed:5, input param to tf api:0xfffef9e4a004 [ERROR] CCECPU(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.155 [aicpusd_event_process.cpp:1227][ExecuteTsKernelTask][tid:4075] Aicpu engine process failed, result[5]. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.506.515 [engine.cc:1131]4096 ReportExceptProc:Task exception! device_id=0, stream_id=1, task_id=1, type=13, retCode=0x91, [the model stream execute failed]. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.509.834 [device_error_proc.cc:667]4096 ProcessAicpuErrorInfo:report error module_type=0, module_name=E39999 ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.509.936 [device_error_proc.cc:667]4096 ProcessAicpuErrorInfo:An exception occurred during AICPU execution, stream_id:4, task_id:46, errcode:5, msg:aicpu execute failed. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.114 [task.cc:746]4096 PrintAicpuErrorInfo:report error module_type=0, module_name=E39999 ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.142 [task.cc:746]4096 PrintAicpuErrorInfo:Aicpu kernel execute failed, device_id=0, stream_id=4, task_id=46. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.242 [task.cc:764]4096 PrintAicpuErrorInfo:Aicpu kernel execute failed, device_id=0, stream_id=4, task_id=46, flip_num=0, fault so_name=, fault kernel_name=, fault op_name=Attention/Reshape_12:0_pooling, extend_info=(info_type:4, info_len:30, msg_info:Attention/Reshape_12:0_pooling). ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.270 [task.cc:3148]4096 ReportErrorInfo:model execute error, retCode=0x91, [the model stream execute failed]. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.289 [task.cc:3120]4096 PrintErrorInfo:model execute task failed, device_id=0, model stream_id=1, model task_id=1, flip_num=0, model_id=5, first_task_id=65535 ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.450 [stream.cc:843]4066 GetError:[EXEC][DEFAULT]Stream Synchronize failed, stream_id=1 retCode=0x91, [the model stream execute failed]. ,0][ERROR] RUNTIME(4066,python):2022-08-16-14:42:55.510.487 [stream.cc:846]4066 GetError:[EXEC][DEFAULT]report error module_type=7, module_name=EE9999

就想问一下阿特拉斯200有没有一些模型的测试表？ ，哪些模型可以用？

设备信息：Atlas 200 DKCANN 5.1.RC1.alpha001pytorch 1.8使用的Pytorch模型输入的图像格式为NCHW，然后将模型经过pth->onnx->om的转换。读取图片用的是cv2.imread，格式为NHWC。使用transpose进行维度调整后，送入om模型。处理完的数据使用reshape调整为NHWC的格式，但进行显示时，图片上有明显的分界线，将图片分成了九个区域，而且和原始的Pytorch模型推理结果相差很大，我想请问应从哪方面进行排查。另外，我想请问，om模型处理后，图片中的各个像素点的位置会发生变化吗？原始图像：使用om模型推理后得到的图像：使用Pytorch模型推理得到的图像：

在我使用docker容器启动时，系统报错，找不打文件

使用modelzoo FasterRcnn模型进行推理，https://www.hiascend.com/zh/software/modelzoo/models/detail/C/8d8b656fe2404616a1f0f491410a224c实验思路是：通过服务器训练出ckpt模型，在开发板上面进行模型转换，后进行推理现在模型转换报错（在docker容器中进行转换）报错内容：docker中环境变量设置：查询出来的libmmpa.so文件

在媒体插件中使用处理方式为opencv时，报如下错误

如题，CANN 5.05alpha001 的amct工具，历史版本里没找到我看的是社区版，我看商用版5.04有这个工具，但是我权限不够无法下载

0、CANN 5.0.21、query model failed，返回错误码5000022、模型转换成功，但是执行时保错3、/var/log/npu/slog/host-0下的日志见附件

# Atlas 200 DK第一次制卡启动MINI_LED 2&1两个灯不亮 按照Atlas 200 DK开发者套件文档1.0.13制卡成功，显示： ``` Made SD Card successfully ``` 制卡成功后，将SD卡从读卡器取出并插入Atlas 200 DK开发者板卡槽。上电Atlas 200 DK，MINI_LED 2和MINI_LED 1不亮，3559_ACT和3559_VIDEO亮黄色灯。 ------------ 我的Atlas 200 DK序列号为：Y 3000-IT21VDMB12 请问能否提供解决方案，我看好像是这批次开发板的问题？

在使用Atlas200dk的过程中，依靠官方提供的文件与技术人员的回复贴，使用上还算顺利，但是有几个问题，想咨询一下。1、Atlas200dk的系统功能Atlas200dk是否可以作为一个独立的系统，安装Linux下的其他软件使用？还是只能作为AI推理的平台呢？2、组网问题多台Atlas200dk是否可以连接至同一路由器，组成局域网，进而进行一些协同工作呢？以上是我目前遇到的一些疑惑，希望能得到解答，辛苦了。Ps，与题无关，仅是经验。若是有遇上烧录DD镜像后只亮两个灯的，可以考虑1.0.12的固件，避免1.0.13版本的，亲测有效。其实我之前用1.0.13也成功了的，但是这次发现不行了，原因未知。