硬件环境：模式（RC/EP）+底板（自研/A200 DK）+CPU型号（EP模式需要提供）​软件环境：OS版本信息+驱动版本+固件版本+CANN版本驱动固件版本查询: 在OS中执行npu-smi info -t board -i 0CANN版本查询：1.  以软件包的安装用户登录软件包的安装环境。2.  进入软件包安装信息文件目录。（以下以Ascend-cann-toolkit软件包为例，其他软件包以实际目录为准）cd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/{arch}-linux其中/usr/local/Ascend为root用户默认安装路径，请用户根据实际安装路径替换。{arch}表示CPU架构（arm64或x86_64）。3.  执行以下命令获取版本信息。cat ascend_toolkit_install.info日志收集:RC模式在OS上导出以下信息/var/log/ascend_seclog//var/log/npu//var/log/kern.log*/var/log/syslogdmesg串口日志开启串口打印：（1）修改dtb       ①cd source/dtb/       ②SD：vim hi1910-asic-1004.dts           eMMC：vim hi1910-asic-3004.dts       ③在字段中增加红色标注内容后保存退出       chosen {     bootargs ="console=ttyAMA0,115200 root=/dev/mmcblk1p1 rw rootdelay=1 syslog no_console_suspend earlycon=pl011,mmio32,0x10cf80000 initrd=0x880004000,200M cma=256M@0x1FC00000 log_redirect=0x1fc000@0x6fe04000 default_hugepagesz=2M";       }（2）编译dtb       ①cd source       ②bash build.sh dtb（3）升级dtb       ①将编译出来的dt.img(source/output/out_header)拷贝到200 RC中       ②进入dt.img的路径执行如下命令升级，重启后即可查看调试串口       /var/davinci/driver/upgrade-tool --device_index -1 --component dtb --media --mmc --main --path ./dt.imgEP 模式收集指南：1.  登录Host侧服务器。2.  获取驱动一键式收集日志工具。该工具在驱动Driver的安装目录下，路径为“Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh”。3.  在具有读、写、执行权限的目录下执行如下命令，运行驱动一键式收集日志工具。命令：Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh [options]示例：/usr/local/Ascend/driver/tools/npu_log_collect.sh其中[options]支持的参数及解释请参见下表参数说明举例不指定任何参数在执行目录下，导出默认收集内容。Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh-h或--help显示帮助信息。Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh -h-p或--path指定生成文件目录，该目录需要具有读、写、执行的权限。Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh -p /home/tmp/--off关闭收集指定内容。host_info：Host侧环境信息。host_log：Host侧日志信息。device_log：Device侧全量日志。driver_info：驱动运行信息。install_info：驱动安装信息。Driver安装目录/driver/tools/npu_log_collect.sh --off host_info运行成功后，在当前路径下会生成一个压缩文件“npu_log_collect_YYYYMMDDhhmmss.tar.gz”存储日志信息，文件后缀名为日志收集完成时间戳，解压之后生成如下表所示存储目录及文件。日志存储目录及文件说明collect_scripts_running_log日志收集脚本运行日志。mcu_logMCU日志。（对于Atlas 200 AI加速模块，不收集MCU日志，mcu_log目录下card_x_mcu_log为空目录。）npu_info_logNPU状态信息。nputools_lognpu-smi工具运行日志。ascend_log_YYYYMMDDhhmmss.tar.gz昇腾芯片运行日志。文件后缀名为调用工具时间戳。昇腾芯片运行日志解压后目录文件日志目录及文件说明host_info当前Host侧环境信息。host_log当前Host侧日志信息。device_logDevice侧全量日志。driver_info驱动运行信息。install_info驱动安装信息。script_running.log工具运行日志。Window和linux系统文件传输指导：cid:link_0使用WinSCP传输文件操作场景在PC机上使用WinSCP工具进行文件传输。必备事项前提条件目的设备已开启SFTP服务。数据需准备如下数据：待连接服务器的IP地址登录待连接服务器的用户名和密码软件WinSCP.exe：此工具为第三方软件，请自行准备。操作步骤1.打开“WinSCP”文件夹，双击“WinSCP.exe”。弹出“WinSCP登录”对话框，如下图所示。若系统非中文操作系统，可以单击“Languages”进行界面语言的选择。2.单击“会话”。3.设置登录参数。参数说明如下。主机名（H）：待连接设备的IP地址，例如“192.168.2.10”。端口号（R）：默认为“22”。用户名（U）：待连接设备的操作系统用户名，例如“admin123”。密码（P）：待连接设备的操作系统用户的密码，例如“admin123”。密钥文件（K）：默认为空，保留默认值。协议：选择默认文件协议“SFTP”，并勾选“允许SCP反馈（F）”。4.单击“登录”。进入“WinSCP”文件传输界面。如果首次登录时没有选择密钥文件，此时会弹出一个警告提示框，询问“是否连接并添加密钥到缓存？”，单击“是（Y）”，进入“WinSCP”文件传输界面。根据实际需求，在界面左右区的指定目录中进行文件夹的创建、删除和复制等操作。界面左侧区域为本地PC的目录，右侧区域为已连接设备的目录。

AIR：Atlas200DK 远程推理系统系统已完成了开发板端全部环境安装部署，主要特点是系统映像文件极小（仅 1.6 GB），除支持开发板运行官方推 理案例外，还直接支持Python远程推理服务和分布式集群接入，无需额外配置即可使用。本映像系统的固件驱动版本和CANN版本分别为 1.0.9alpha 和 3.3.0alpha，经过5次课程实践优化， 累计超过280人成功使用。远程推理使用新方式只需安装远程推理Python工具包，即可在自己的电脑上快速进行开发板本机测试和远程测试，极大减少环境准备时间，提升实践效果。  可以在自己电脑上基于PyQT开发GUI深度学习的分布式推理应用，透明、高效地使用远程的Atlas200DK开发版单板或集群，YOLOV4_coco_detection_car_video示例的推理速度最高提升了 6.7 倍。具体使用方法请参考附件：《AIR简明使用指南》。使用方法只需安装远程推理工具包即可，请使用最新whl文件，具体请参考: https://gitee.com/haojiash/airemote远程推理结果在MacOS上运行的yolov4_car_video远程推理结果如下： 其他结果请见百度网盘中mp4文件，地址附后。在MacOS上运行的视频图像风格迁移远程推理结果如下： TF卡制作下载映像文件压缩文件包，写卡过程约为6分钟。下载文件包下载后可直接用于制卡，无需解压缩，地址附后。请计算 img.xz 文件的 MD5sum，确认文件未受损。用工具写卡推荐写卡工具 Raspberry Pi Imager或Etcher，支持 GNU Linux/Windows/MacOS 操作系统，下载链接附后。运行该工具，选择 atlas200dk_air-v4.img.xz 文件，写入对应的TF卡设备即可。映像为 16GiB， 在开发板上启动后会自动扩展文件系统至TF卡的全部空间。访问开发板可参考昇腾官方发布的启动和访问方式，通过 USB-C 或 网线 连接开发板，IP地址分 别为 192.168.1.2 和 192.168.0.2登录用户名有 root, HwHiAiUser 和 air，密码均为 Mind@123，建议使用 air 用户登录使用，并通过 sudo 取得超级用户权限。相关链接AIR远程推理系统镜像下载**无需解压缩**，直接写卡即可。链接:https://pan.baidu.com/s/1P9WmPw1z8SaApA0QHl1hzg 密码:1sjkRaspberry Pi Imager 下载Linux: https://downloads.raspberrypi.org/imager/imager_latest_amd64.debWindows:https://downloads.raspberrypi.org/imager/imager_latest.exeMacOS: https://downloads.raspberrypi.org/imager/imager_latest.dmgEtcher工具下载官方链接：https://www.balena.io/etcher/建议反馈请在 https://gitee.com/haojiash/airemote 提交issue。

请问华为atlas200dk板卡alpah 1.0.9可以接入声卡不？总是显示找不到设备

请问华为atlas200dk板卡alpah 1.0.9摄像头排线在哪里购买？淘宝京东找了一圈了qwq 谁能给一个购买渠道或者购买链接？两头分别如下图所示。感谢感谢。还有，靠近板卡那端是没有缩紧的。 585238585239

请问华为atlas200dk板卡alpah 1.0.9摄像头排线在哪里购买？两头分别如下图所示。靠近板卡那端是没有缩紧的。 585235585236

大家好，想请问一下，atlas200dk对于连接的摄像头有什么要求么？我目前用一个树莓派摄像头连接，发现连接口的口径过于狭窄，勉强才能挤进去，感觉连接的不是很好，也很容易损坏摄像头连接线。我不太清楚自己是不是买错了摄像头qwq，有没有哪位大神可以告诉我购买哪一种型号的摄像头呢？万分感谢！！

【功能模块】atlas200DK开发板【操作步骤&问题现象】1、登入HwHiAiUser2、执行sudo apt update【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【官网资料】安装开发环境：https://support.huaweicloud.com/instg-cli-cann502-alpha005/atlasdeploy_03_0094.html官方示例：https://gitee.com/ascend/samples/【样例说明】基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）功能描述该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现图片分类的功能。在该样例中：先使用样例提供的脚本transferPic.py，将2张*.jpg图片都转换为*.bin格式，同时将图片从1024*683的分辨率缩放为224*224。加载离线模型om文件，对2张图片进行同步推理，分别得到推理结果，再对推理结果进行处理，输出top5置信度的类别标识。在加载离线模型前，提前将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型。【开发环境】 Static hostname: atao-VB Virtualization: oracle Operating System: Ubuntu 18.04.5 LTS Kernel: Linux 5.4.0-81-generic Architecture: x86-64【运行环境】1、定制开发板 （Email:shiweinian@139.com）     产品形态：    可编程人工智能控制器2、atlas200 ：   Ascend 310芯片3、系统版本 Static hostname: davinci-mini Operating System: Ubuntu 18.04 LTS Kernel: Linux 4.19.95+ Architecture: arm64【效果展示】【操作步骤】本节说明：根据实操，描述了从搭建环境到运行第一个AI实例总结有道笔记链接文档：[从0到1]Atlas200跑第一个AI示例.note链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=27acff688998770a7ae9779c60280f34&sub=C22F0B9C90A741F7ACD1D9C4B1572E53

昨晚在克隆pytorch的被动依赖，因为太晚了实验室要锁门就挂起休眠了，今早在一来发现自己关机了，然后发下200dk连不上网了，但是可以ping pc，我的连接方法是usb+网线，无路由器

根据官方文档https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1011/atlased_04_0031.html 再进行200dk的运行环境与开发环境合一部署的时候可以通过pip安装相关的依赖，但是当进行完开发运行环境的合一部署之后https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1011/atlased_04_0032.html，我发现我无法再通过pip安装依赖，报错如下再回过头看python，发现也报错了蹲好心大佬

200dk重新制卡后再用这个方法连不上网了，试了下论坛里的其他方法比如桥接什么的，连pc都上不去了，卡了好几天，急需好心人，连接方式为USB+网线，无路由器

MindXSDK支持交叉编译吗，就是我先在电脑上编译好，然后再用200DK来运行

在构建应用https://www.hiascend.com/zh/software/modelzoo/detail/1/6513bfc21a674137837e889652626b68时候，因为模型是pytorch框架的所以遇到了两个问题，蹲一下好心人1昇腾给的pytorch适配框架在编译torch二进制包的时候报错到这里就卡住了，尝试了几次都不行，不知道该如何是好2.这个pytorch一定要安装昇腾给的这个适配框架吗，可不可以去torch官网下载cpu,或者gpu版的