ascenddk faq - huawei cloud

AscendDK FAQ

文档版本 01

发布日期 2020-05-09

华为技术有限公司

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目录

1 Mind Studio 部署案例.............................................................................................................. 11.1 Mind Studio 安装时执行 apt-get update 命令检查源配置出错................................................................................. 11.2 Mind Studio 安装完成无法登录，界面报错 IP 不正确...................................................................................................21.3 Mind Studio IP 地址更换后，使用新 IP 地址登录失败.................................................................................................. 21.4 Mind Studio 或 DDK 安装过程中提示 pip2 或 pip 不可用............................................................................................31.5 卸载过程中 MongoDB 服务停止失败................................................................................................................................. 41.6 联机帮助无法查看文档............................................................................................................................................................4

2 开发者板部署配置案例...............................................................................................................62.1 开发者板 SD 卡制卡失败........................................................................................................................................................ 62.2 SD 卡制作过程中人为拔卡导致系统存在冗余挂载盘..................................................................................................... 72.3 Mind Studio 安装服务器连接开发者板时无法建立信任关系....................................................................................... 72.4 开发者板无法正常连接 Mind Studio 安装服务器如何处理.......................................................................................... 82.5 在开发者板上无法 ping 域名，但可以 ping 通 IP 地址............................................................................................... 112.6 配置交叉编译环境时提示相关依赖库无法找到..............................................................................................................122.7 配置交叉编译环境时提示“Pack sysroot.tar.gz failed”............................................................................................122.8 实验室 Ubuntu 机器使用 192.168.1.xx 网段 IP 地址上网时，开发者板连接 IP 冲突..........................................132.9 开发者板 USB 方式连接 Mind Studio 失败解决方法汇总...........................................................................................142.10 升级过程中提示 get board_id failed..............................................................................................................................152.11 开发者板 USB 方式连接 UI Host，通过 UI Host 连网相关案例............................................................................. 162.12 开发者板连网后通过 apt-get 命令安装软件失败........................................................................................................17

3 离线模型转换案例.................................................................................................................... 183.1 模型转换时报 It is recommended to convert layers-structure to layer-structure by caffe tool 错误........ 183.2 模型转换时报 Error parsing text-format........................................................................................................................ 193.3 SSD Caffe模型转换时遇到不支持的算子........................................................................................................................203.4 Offline Model 导入 Davinci 模型文件时提示 Not a legal om file.......................................................................... 223.5 ShuffleNet模型转换时无法进行 8bit 量化..................................................................................................................... 223.6 Caffe模型转换时提示不支持 layers................................................................................................................................. 233.7 Caffe模型转换时提示 all input must have the same dim value........................................................................... 24

4 应用程序执行案例.................................................................................................................... 274.1 编排流程运行失败常见问题检查思路............................................................................................................................... 274.2 应用 fcn8s 模型执行语义分割流程推理结果不正确......................................................................................................294.3 应用 faster-R-cnn 网络模型执行目标检测报 no result file........................................................................................ 32

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4.4 应用 ssd 网络模型执行检测器程序无运行结果.............................................................................................................. 354.5 运行应用 sample“通用分类网络”程序时提示 has no exec file............................................................................ 374.6 Presenter Server 启动时报 Permission denied:xxx/tornado-6.0.2.egg-info........................................................ 374.7 远程执行 run 用例时提示 alive error................................................................................................................................384.8 远程执行 run 用例时提示 IDE-daemon-hiai 进程停止............................................................................................... 394.9 在 Mind Studio 中执行 Profiling报 Import analysis failed 的错误........................................................................ 40

5 其他........................................................................................................................................... 425.1 SrcEngine, InferenceEngine 与 DestEngine 的开发思路是什么？...........................................................................425.2 通过界面进行模型转换时的 DetectionOuput 的含义..................................................................................................425.3 ret=ai_model_manager->process 是否支持多输入多输出场景............................................................................... 43

6 常用操作....................................................................................................................................446.1 如何上传文件到 Host 侧...................................................................................................................................................... 446.2 USB 连接方式时如何配置开发者板通过 Mind Studio 服务器连接网络..................................................................456.3 如何离线部署 Mind Studio 或者 Atlas 200 DK 依赖软件.......................................................................................... 466.4 如何在 Atlas 200 DK 上运行交叉编译的 OpenCV 库.................................................................................................. 476.5 如何查看在开发者板上运行的应用程序的日志..............................................................................................................476.6 通过串口连接 Atlas 200 DK................................................................................................................................................ 49

A 修订记录................................................................................................................................... 51

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1 Mind Studio 部署案例

1.1 Mind Studio安装时执行apt-get update命令检查源配置出错

1.2 Mind Studio安装完成无法登录，界面报错IP不正确

1.3 Mind Studio IP地址更换后，使用新IP地址登录失败

1.4 Mind Studio或DDK安装过程中提示pip2或pip不可用

1.5 卸载过程中MongoDB服务停止失败

1.6 联机帮助无法查看文档

1.1 Mind Studio 安装时执行 apt-get update 命令检查源配置出错

问题描述● 问题1：

Mind Studio部署前环境准备阶段，配置完源依赖后，执行apt-get update命令，报以下错误：Aborted (core dumped) Reading package lists… Done E: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success ‘if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli refresh > /dev/null; fi’ E: Sub-process returned an error code

● 问题2：Mind Studio部署前环境准备阶段，配置完源依赖后，执行apt-get update命令，报以下错误：E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable) E: Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it?

解决方法● 问题1解决方法：

缺少libappstream3库，执行如下命令进行先清除相关软件包，在执行更新：

sudo apt-get purge libappstream3sudo apt-get update

AscendDK FAQ 1 Mind Studio 部署案例

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● 问题2解决方法：

执行如下命令删除lock：sudo rm /var/cache/apt/archives/locksudo rm /var/lib/dpkg/lock

1.2 Mind Studio 安装完成无法登录，界面报错 IP 不正确

问题现象

Mind Studio安装完成后，登录时界面报如下错误：

图 1-1 Mind Studio 登录错误界面

解决思路

连接异常，检查ip配置，发现ip配置无误。发现登录网址时，未输入https://。该情况和默认输入http://一样，无法被识别。

以https://****:8888/dashboard/#/重新登录，登录成功。

1.3 Mind Studio IP 地址更换后，使用新 IP 地址登录失败

问题现象

更换IP地址后，修改了~/tools/scripts下的env.conf文件并重启网络，登录Mind Studio还是失败。

解决方法

1. 检查env.conf文件，确认配置的ip没有问题。

2. 重启Mind Studio，登录成功。

说明

IP地址更改后，需要重启Mind Studio，否则服务端不识别更改后IP地址。



1.4 Mind Studio 或 DDK 安装过程中提示 pip2 或 pip 不可用

问题描述

Mind Studio或DDK安装过程中提示pip2或pip不可用，并退出安装，提示信息如图1-2、图1-3所示。

图 1-2 pip2 不可用提示信息

图 1-3 pip 不可用提示信息

可能原因

该问题可能是由于pip重新安装过程中，pip2没有正确更新。

解决方法 1

步骤1 su root切换到root用户，执行pip list，如果返回信息没有错误提示，说明pip可用；执行pip2 list提示错误，说明pip2不可用。

步骤2 root用户下删除pip2，删除命令为：rm /usr/bin/pip2。

步骤3 将pip2软连接到pip，命令为：ln -s pip pip2。

步骤4 再次执行pip2 list，若返回信息没有错误提示，则说明问题解决。

若pip、pip2仍不可用，则参见解决方法2。

----结束

解决方法 2如果依赖安装过程中pip安装异常，请依次执行如下命令。

sudo apt-get remove python-pip python3-pipwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py



python get-pip.py --userpython3 get-pip.py --user

1.5 卸载过程中 MongoDB 服务停止失败

问题描述

卸载过程中，由于异常操作（例如手动删除数据库文件），导致MongoDB服务停止失败，而造成卸载失败，如图1-4所示。

图 1-4 卸载过程中 MongoDB 服务停止失败

解决方法

可以使用Linux中kill或者pkill命令强制停止MongoDB。例如使用pkill mongodb命令，之后再进行卸载操作。

1.6 联机帮助无法查看文档

问题描述

在Linux服务器安装Mind Studio后，单击界面“Help>Documents”，会弹出联机帮助界面，如图1-5所示，若单击目录后，内容无法刷新。



图 1-5 联机帮助入口

解决方法

首先查看所使用的Linux服务器是否支持UTF-8字符集，如图1-6所示，命令为：locale，下面针对这两种情况分别给出解决措施。

图 1-6 字符集查看

1. 若所使用的Linux服务器不支持UTF-8字符集。

安装UTF-8字符集，步骤如下：

a. 使用vi打开“/etc/default/locale”文件，将原来的内容修改为：LANG="en_US.UTF-8"LANGUAGE="en_US.UTF-8"

保存文件并退出，命令为：:wq!。b. 执行如下命令：

locale-gen -en_US:en

若执行该命令后报错，可以忽略，直接往下执行。

c. 重启服务器，命令为：reboot

2. 若所使用的Linux服务器已经支持UTF-8字符集。

在联机帮助文件所在目录，如“：~tools/Mind-Studio-5.22.0/tomcat/webapps”，执行如下命令：convmv -f gb2312 -t UTF-8 --nosmart --notest -r docs



2 开发者板部署配置案例

2.1 开发者板SD卡制卡失败

2.2 SD卡制作过程中人为拔卡导致系统存在冗余挂载盘

2.3 Mind Studio安装服务器连接开发者板时无法建立信任关系

2.4 开发者板无法正常连接Mind Studio安装服务器如何处理

2.5 在开发者板上无法ping域名，但可以ping通IP地址

2.6 配置交叉编译环境时提示相关依赖库无法找到

2.7 配置交叉编译环境时提示“Pack sysroot.tar.gz failed”

2.8 实验室Ubuntu机器使用192.168.1.xx网段IP地址上网时，开发者板连接IP冲突

2.9 开发者板USB方式连接Mind Studio失败解决方法汇总

2.10 升级过程中提示get board_id failed

2.11 开发者板USB方式连接UI Host，通过UI Host连网相关案例

2.12 开发者板连网后通过apt-get命令安装软件失败

2.1 开发者板 SD 卡制卡失败

问题描述

SD卡制作失败，错误日志“make_ubuntu_sd.log”文件中有如下错误信息：

extrack package, file name:/root/tools/log/squashfs-root/opt/mini/mini_developerkit-XXXX.rar

extrack package(/root/tools/log/squashfs-root/opt/mini/mini_developerkit-XXX.rar)fail, installation failed

AscendDK FAQ 2 开发者板部署配置案例


说明

“make_ubuntu_sd.log”文件位于Mind Studio所在Ubuntu服务器中的“${toolpath}/bin”目录下。

“${toolpath}”为Mind Studio安装时配置，此路径可以通过“$HOME/Mind-Studio/scripts/env.conf”文件查看。

解决方法

产生此错误的原因为Ubuntu服务器中缺少unzip命令。

切换到root用户执行apt-get install unzip安装即可。

2.2 SD 卡制作过程中人为拔卡导致系统存在冗余挂载盘SD卡制作过程中人为拔卡导致系统出现冗余临时挂载盘，可使用如下步骤卸除。

步骤1 使用Mind Studio安装用户登录Mind Studio所在Ubuntu系统，并执行su - root命令切换到root用户。

步骤2 输入命令df -h，查看到/dev/loop0临时挂载盘。root@kickseed:~# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/loop0 745M 745M 0 100% /home/ubuntu/studio/scripts/180919002200/dev/sdc1 118G 60M 112G 1% /home/ubuntu/studio/scripts/sd_mount_dir

步骤3 使用umount命令卸除挂载盘，命令中的/dev/loop0、/dev/sdc1设备请用户根据步骤2实际查询结果调整。root@kickseed:~# umount /dev/loop0root@kickseed:~# umount /dev/sdc1

若命令提示target is busy，请尝试重启Ubuntu PC机，再重新步骤1至步骤3。

----结束

2.3 Mind Studio 安装服务器连接开发者板时无法建立信任关系

问题描述

在Mind Studio所在Ubuntu服务器中，执行如下命令使用SSH方式连接Atlas 200 DK开发者板，提示无信任关系。

在Mind Studio安装服务器中执行如下命令重新建立信任关系：

ssh-keygen -f "$HOME/.ssh/known_hosts" -R 192.168.1.2

其中192.168.1.2为Atlas 200 DK开发者板的IP地址。

报如下错误：

ECDSA host key for 192.168.1.2 has changed and you have requested strict checking.



解决方法

出现此错误是本地保存的SSH信息已失效导致，所以需要清空当前保存的SSH信息，然后重新建立连接。

步骤1 清空Mind Studio安装服务器中当前用户连接192.168.1.2主机的公钥信息。

ssh-keygen -R 192.168.1.2

步骤2 重新以SSH方式连接Atlas 200 DK开发者板。

ssh [email protected]

当提示如下信息时，输入yes重新建立SSH连接。

The authenticity of host '192.168.1.2' can't be established.ECDSA key fingerprint is 53:b9:f9:30:67:ec:34:88:e8:bc:2a:a4:6f:3e:97:95.Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

----结束

2.4 开发者板无法正常连接 Mind Studio 安装服务器如何处理

问题描述

有以下几种现象：

● 将制作好的SD卡插入开发者板并上电后，开发者板LED1与LED2灯状态信息异常。

● 将制作好的SD卡插入开发者板，并通过USB方式连接Mind Studio安装服务器，上电、开发者板启动完成后，Mind Studio安装服务器中无虚拟网卡信息。

● 将制作好的SD卡插入开发者板，并通过NIC方式连接Mind Studio安装服务器，上电、开发者板启动完成，配置Mind Studio安装服务器中网卡信息后，MindStudio安装服务器无法与开发者板通信。

解决思路

按照如图2-1所示流程进行排查。



图 2-1 Atlas 200 DK 无法连接 DDK 安装服务器问题排查思路

解决方法

步骤1 确认SD卡制作正确并成功。

请查看制卡脚本所在目录下的sd_card_making_log查看是否制卡成功，若制卡失败，请重新制作SD卡。

步骤2 将成功制作的SD卡插入Atlas 200 DK开发者板，并上电。



● 若Atlas 200 DK开发者板的LED1与LED2状态正常，即启动成功后，LDE1与LDE2同时处于亮的状态，则执行步骤3。

● 若Atlas 200 DK开发者板的LED1与LED2状态异常，即启动很长一段时间后（15分钟以后），LED1与LED2不同时为亮的状态，则执行步骤4。

步骤3 连接Atlas 200 DK开发者板与Mind Studio安装服务器。

● 若通过USB方式连接开发者板，但Mind Studio安装服务器不显示虚拟USB网卡。

首先检查USB网线，确保USB网线两端口连接正常。

若Mind Studio安装服务器侧仍然不显示USB虚拟网卡，请尝试使用NIC方式连接。

● 若通过NIC方式连接开发者板，配置好Mind Studio安装服务器侧的IP信息后，UIHost无法与开发者板通信。

首先检查网线，确保网线两端口正常，然后重新配置Mind Studio安装服务器侧IP地址。

若Mind Studio安装服务器仍然无法与开发者板通信，请尝试使用USB方式连接开发者板。

若USB方式与NIC方式，都无法正常连接Mind Studio安装服务器与开发者板，请执行步骤步骤4。

步骤4 参考6.6 通过串口连接Atlas 200 DK将Atlas 200 DK开发者板的Atlas 200 AI加速模块通过串口线与Mind Studio安装服务器相连。

步骤5 在Mind Studio安装服务器中安装网络调试工具与USB转串口驱动软件。

● 网络调试工具推荐使用IPOP工具。

● USB转串口驱动软件请使用PL2303驱动软件。

步骤6 打开网络工程调试工具，以IPOP工具为例，进入串口窗口。

1. 单击“终端工具”页签。

2. 在菜单栏选择，进入“设置”窗口。

3. 进行连接配置。

– 连接名称：自定义连接名称。

– 类型：选择COMX，可以通过计算机的设备管理器查看可用的COM端口，拔插Mind Studio安装服务器上的串口连接线，判断Atlas 200 DK使用的哪个COM口，如图2-2所示。



图 2-2 查看 COM 端口

– 设置波特率为115200。4. 单击确定。

步骤7 上电Atlas 200 DK开发者板，在IPOP的COM连接窗口中查看Atlas 200 DK启动信息。

由于启动日志较多，单击菜单栏中的将启动日志保存到IPOP工具的安装目录中，当

此按钮变为，IPOP工具底部会出现文件已保存的提示信息，可以根据提示信息在IPOP安装目录中获取以当前时间命名的日志文件。

步骤8 在Ascend论坛上发求助帖，并将启动日志信息作为帖子的附件上传，将会有华为工程师为您解答。

----结束

2.5 在开发者板上无法 ping 域名，但可以 ping 通 IP 地址

问题描述

在开发板上无法ping 域名，但是可以ping + IP 地址。

解决方法

发生以上现象的原因为：自动获取DNS地址失败，导致无法进行DNS解析。

解决方法如下：



https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-726-1.html

1. 在Windows下查询局域网DNS服务器地址。

2. 更改/etc/resolv.conf文件中的namesever 为1查询到的地址即可。

2.6 配置交叉编译环境时提示相关依赖库无法找到

问题描述

Atlas 200 DK执行python3 make_ui_cross_env.py命令配置交叉编译环境时提示“libprotobuf”找不到l“ibz.so.1”。

解决方法

需要使用root用户配置交叉编译环境。

2.7 配置交叉编译环境时提示“Pack sysroot.tar.gz failed”

问题描述

配置交叉编译环境时提示“Pack sysroot.tar.gz failed”，如下图所示。

图 2-3 配置交叉编译环境失败

尝试直接使用命令ssh -p 22 [email protected]，输入默认密码Mind@123，显示Permission Denied。

图 2-4 登录失败



解决方法

1. 从Mind Studio所在服务器SSH登录到开发者板失败，首先查看一下Mind Studio所在服务器的IP地址，如下图所示。

图 2-5 Mind Studio 所在服务器 IP 地址查看

由上图可看出USB虚拟网卡的IP地址与开发者板的IP地址不在同一网段。所以需要配置Mind Studio的USB网卡地址为与开发者板192.168.1.2在同一网段的IP地址。

2. 使用路由器连接电脑和开发板，把路由器IP地址改成与开发者板在同一网段的IP地址（192.168.1.x）。

2.8 实验室 Ubuntu 机器使用 192.168.1.xx 网段 IP 地址上网时，开发者板连接 IP 冲突

问题描述

目前很多局域网内的PC或者服务器都是配置的192.168.1.xxx网段IP，而且IP都是自动分配的，所以如果采用USB方式连接时开发者板，则开发者板的IP默认是192.168.1.xxx网段，PC端USB虚拟网卡的IP也需要是192.168.1.xxx网段IP，则很容易出现IP冲突。

解决方法

1. 先将Mind Studio所在的Ubuntu机器网线拔掉（避免IP冲突），然后通过USB方式连接开发者板，用HwHiAiUser登录开发者板（192.168.1.2）。

2. 在开发者板上切换到root用户，然后修改usb0的网卡静态IP为其他网段，例如192.168.2.xxx，编辑/etc/network/interface, 作如下修改：auto usb0iface usb0 inet staticaddress 192.168.2.2netmask 255.255.255.0

此处配置开发者板的IP地址为192.168.2.2。



3. 下电开发者板，然后重新上电开发者板，开发者板usb0网卡的IP将会生效，这时候再配置ubuntu下的usb虚拟网卡IP为192.168.2.xxx，例如192.168.2.134。

4. 插上Ubuntu机器的网线，IP冲突就会解决了。

2.9 开发者板 USB 方式连接 Mind Studio 失败解决方法汇总

问题描述

参考《Ascend 310 Atlas 200 Developer Kit 使用指导》中的“配置Atlas 200 DK > 连接Atlas 200 DK与Mind Studio”进行连接后，仍然连接失败。

解决方法

1. 环境检查。

– 如果Ubuntu系统是通过Windows主机上的VMWare或者VirtualBox进行部署的，请确保USB连接到虚拟机，而不是Windows。

– 如果是直接在主机上部署的Ubuntu操作系统或者USB已经连接到虚拟机，则执行以下检查。

▪ 请判断开发者板是否已上电，如果未上电，请上电。

▪ 若开发者板已上电，请执行ifconfig -a命令查看Ubuntu操作系统中的虚拟网卡是否已经启动，若未启动，请执行2。

2. 虚拟网卡未启动。

若上电后虚拟网卡仍不可见，则怀疑USB 网口或数据线有问题，请尝试使用网线连接。

若网线连接成功，则结束，否则请转入3。3. 虚拟网卡已启动，但未绑定IP地址。

a. 查看/etc/network/interfaces文件，确认虚拟网卡IP是否已配置、配置是否正确，注意对比网卡名称、IP和ifconfig -a查看到的虚拟网卡名称、IP是否一致，以及IP是否配置正确，与192.168.1.2是否在一个网段。

b. 若interfaces文件中没有配置，请参考《Ascend 310 Atlas 200 Developer Kit使用指导》中“配置Atlas 200 DK > 连接Atlas 200 DK开发者板与MindStudio"中的USB连接场景下配置Mind Studio所在服务器的IP地址进行配置，并修改NetworkManager.conf文件中的”managed=false”为”managed=true”。

c. 若IP地址仍为生效，请切换到root用户并执行如下命令：

ifdown 网卡名

ifup 网卡名

service networking restartservice NetworkManager restart

d. 再使用ifconfig -a查看IP是否已生效，并且ping 192.168.1.2，若ping不通，请继续执行4

4. 虚拟网卡与网卡静态IP均已启动，但无法ping通开发者板IP 192.168.1.2。

a. 若服务端Ubuntu所在的网段为192.168.1.x，可能会引起IP冲突，请参考：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-16966-1-1.html。



https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-16966-1-1.html

b. 开发者板侧默认的usb0的静态IP可能被修改过，非192.168.1.2，请尝试其他常见网段，或者直接换网线连接上后查看usb0默认IP，或参考4.c。

c. 开发者板有问题导致开发板侧usb0的默认IP没有生效，此时若网线可以连接则使用网线连接，若网线连接不通，则使用串口线连接的方式查看ifconfig结果确认IP是否生效，请参考：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-16962-1-1.html。如果没有生效，请查看串口启动日志，将日志导出发给华为工程师定位问题。

2.10 升级过程中提示 get board_id failed

问题描述

使用Mind Studio在线升级功能升级Atlas 200 Developer Kit开发板过程中提示“check board_id failed to upgrade Mini...”升级错误，检查升级日志文件upgradeMini.log提示“get board_id failed”，如图2-6所示。

图 2-6 升级失败日志信息

可能原因

在线升级过程中后台会检查Atlas 200 Developer Kit开发板的board_id，如果开发板的ID变更或有新增，会导致校验ID失败，从而升级失败。

解决方法

将Atlas 200 Developer Kit开发板的board_id写入配置文件，配置文件路径为“~/tools/scripts/upgradeMiniBoardId.conf”，升级过程中会将后台获取的board_id与该配置文件中board id值进行匹配，如果匹配到相应取值，则校验通过，允许升级。

举例说明：

如图2-6所示，board_id为1004，将该ID值写入“~/tools/scripts/upgradeMiniBoardId.conf”配置文件，保存关闭文件后，重新执行升级操作。





2.11 开发者板 USB 方式连接 UI Host，通过 UI Host 连网相关案例

问题描述

参考6.2 USB连接方式时如何配置开发者板通过Mind Studio服务器连接网络将开发者板通过UI Host进行连网。

在UI Host上配置的信息，系统重启后，就失效了，需要重新配置。

在开发板上配置的缺省路由sudo ip route change default via 192.168.1.251 devusb0，每次开发者板重启，也会失效，需要重新配置。

解决方法● Mind Studio所在服务器侧配置（UI Host侧配置）重启失效问题

– 对于第一步echo "1" > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward，ip_forward文件中配置的值失效问题。

解决方法：

将“/etc/sysctl.conf”文件中的这一行net.ipv4.ip_forward=1，取消注释；然后执行sysctl -p，则 “/proc/sys/net/ipv4/ip_forward”文件中的值重启就不会失效了。

– 对于2与3步骤中UI Host中的NAT转换与转发规则的iptables的配置失效的问题。

解决方法：

执行如下命令安装iptables-persistentsudo apt-get install iptables-persistent然后参考2与3重新配置NAT转换与转发规则。

配置完后，执行如下命令将配置的规则存储在“/etc/iptables/rules.v4”与“/etc/iptables/rules.v6”文件中。

sudo netfilter-persistent save则系统每次重启时，会自动执行sudo netfilter-persistent reload命令来启用所存储的iptables规则，iptables规则可以通过sudo iptables -nvL --line-number命令查看。

● 开发者板侧缺省路由配置重启失效问题

在文件“/etc/rc.local”中的exit 0前，加上sudo ip route change default via192.168.1.251 dev usb0即可。

此处192.168.1.251为Mind Studio所在服务器连接开发者板的网卡的ip地址，可通过ifconfig命令查看，参考1。



2.12 开发者板连网后通过 apt-get 命令安装软件失败

问题描述

开发者板参照6.2 USB连接方式时如何配置开发者板通过Mind Studio服务器连接网络配置好网络后，执行在开发者板上执行apt-get install xxx命令下载软件时出现如下错误信息。

解决方法

出现此问题的原因可能是配置的Ubuntu源错误，开发者板是ARM Ubuntu操作系统，与X86的Ubuntu操作系统的源是不一样的，所以需要修改/etc/apt/sources.list文件中的源。

步骤1 备份sources.list文件。

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

步骤2 编辑sources.list，将原文件内容删除，替换为如下源，然后保存退出。deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial maindeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial maindeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates maindeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates main deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial universedeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial universedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates universedeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates universedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security maindeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security maindeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security universedeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security universe

步骤3 运行sudo apt-get update命令更新源。

至此，就可以正常使用apt-get install命令来安装所需要的软件了。

----结束



3 离线模型转换案例

3.1 模型转换时报It is recommended to convert layers-structure to layer-structureby caffe tool错误

3.2 模型转换时报Error parsing text-format...

3.3 SSD Caffe模型转换时遇到不支持的算子

3.4 Offline Model导入Davinci模型文件时提示Not a legal om file

3.5 ShuffleNet模型转换时无法进行8bit量化

3.6 Caffe模型转换时提示不支持layers

3.7 Caffe模型转换时提示all input must have the same dim value

3.1 模型转换时报 It is recommended to convert layers-structure to layer-structure by caffe tool 错误

问题描述

从https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet下载了googlenet的prototxt与caffemodel，导入时失败，如图3-1所示。

图 3-1 模型转化失败

AscendDK FAQ 3 离线模型转换案例


“convertModel.log”日志报错如下：

[ERROR] FMK:2018-12-22-23:47:48.147.318 ConvertNetParameter:framework/domi/omg/parser/caffe/caffe_parser.cpp:776:"The weight file is consisted of layers-structure which is deprecated in caffe and unsupport in OMG. It is recommended to convert layers-structure to layer-structure by caffe tool. Error Code:0xFFFFFFFF(failed)"

解决方法

产生此错误原因为模型文件版本过低，需要用Caffe提供的工具将模型prototxt文件与caffemodel文件升级为新版本。Caffe工具可从Link获取。

步骤1 用户自行下载Caffe的upgrade_net_proto_text工具与upgrade_net_proto_binary工具至Mind Studio所在服务器任一目录。

步骤2 使用upgrade_net_proto_text工具升级prototxt。

upgrade_net_proto_text model_old.prototxt model_new.prototxt

步骤3 使用upgrade_net_proto_binary升级caffemodel。

upgrade_net_proto_binary model_old.caffemodel model.new.caffemodel

步骤4 使用转换后的protoxt文件与caffemodel文件重新进行模型导入。

----结束

3.2 模型转换时报 Error parsing text-format...

问题描述

模型转换时，出现如下图所示错误信息。

图 3-2 模型转化失败



https://github.com/BVLC/caffe

“convertModel.log”日志报错如下：

图 3-3 模型转换日志

解决方法

从日志中推测模型中有数据应该为整数，但实际输入为带有@符号的字符。于是检查模型文件，发现定义的维度参数不对，如下图所示。

图 3-4 模型文件维度定义

修改模型文件中的维度为正确的维度即可导入成功。

3.3 SSD Caffe模型转换时遇到不支持的算子

问题描述

SSD Caffe模型转换时，提示有不支持的算子，如下图所示。



图 3-5 模型转换有不支持算子

解决方法

模型转换提示界面中表格拖到下面，查看不支持的算子，如下图所示。

图 3-6 查看不支持算子

提示DetectionOutPut算子不支持，在右边Suggestion一栏点击下拉框选择对应当前网络对应的DetectionOutput算子即可转化成功。



3.4 Offline Model 导入 Davinci 模型文件时提示 Not alegal om file

问题描述

在“Tool > Convert Model”中选择“Offline Model”导入本地已经转换好的Davinci模型时报如下错误：

图 3-7 Offline Model 导入 Davinci 失败

解决方法

如果用户是直接使用Git或者SVN下载的模型文件，默认都是经过压缩的文件，因此要检查下载的*.om文件是否被正确下载，文件大小与原始文件大小是否一致。

3.5 ShuffleNet模型转换时无法进行 8bit 量化

问题描述

ShuffleNet模型转换的时候选择8bit量化后模型转换失败，convertModel.log日志如下：

[ERROR] FMK:2019-05-23-10:20:29.220.547 CreateOp:framework/domi/calibration/op/op_factory.cpp:20:"OpFactory::CreateOp: Not supported OP, type = ShuffleChannel"

如下图所示：



图 3-8 模型转换失败日志

解决方法

shufflenet模型中的shuffleChannel算子暂时还不支持量化。

只有当算子支持量化时，才可以使用exclude_op选项将算子加入黑名单使之不进行量化。

当前只支持量化的算子有Convolution、Full Connection与ConvolutionDepthwise。

3.6 Caffe模型转换时提示不支持 layers

问题描述

caffe模型转换过程中报错：

The weight file is consisted of layers-structure which is deprecated in caffe and unsupport in OMG. It is recommended to convert layers-structure to layer-structure by caffe tool.

解决方法

此模型文件中存在模型转换工具不支持的layers，需要将模型文件中的layers改成layer，必要时修改layer的属性。

caffe提供了layers到layer格式转换的工具，为GitHub上\caffe-master\tools\upgrade_net_proto_binary.cpp与\caffe-master\tools\upgrade_net_proto_text.cpp。



3.7 Caffe模型转换时提示 all input must have the samedim value

问题描述

caffe模型转换失败，报错信息如下：

[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.729.503 GetOutputDesc:framework/domi/omg/../omg/model/op_builder/concat_op_builder.cpp:181:"all input must have the same dim value except concat_axis,out_desc.dim(2):31,input_desc(1).dim(2):32 Error Code:0xFFFFFFFF()"[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.729.522 Build:framework/domi/omg/../omg/model/op_builder/op_builder.cpp:41:""Get output descriptors" failed. Node: concat1."[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.729.536 SetInputOutputDesc:framework/domi/omg/../omg/model/model_builder.cpp:594:"Op build failed. Node: concat1."[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.729.555 Build:framework/domi/omg/../omg/model/model_builder.cpp:2868:"SetInputOutputDesc Failed!"[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.729.568 Generate:framework/domi/omg/omg.cpp:800:"OMG builder Build() return fail."[ERROR] FMK:2019-06-21-06:05:57.732.193 main:framework/domi/omg_main/main.cpp:815:"OMG Generate execute failed!!"

解决方法

从上面的出错信息可以看出，是因为网络中的某一层的输入维度不对导致无法进行计算，又由于报错文件是concat_op_builder.cpp，可推断是concat计算时的两个输入维度不匹配导致转换失败。

此网络的第一个输入数据的维度是31，第二个数据维度的输入时32，那么需要从日志中分析是从网络中的哪一层开始不匹配的。

步骤1 将模型文件****.prototxt用Netron打开来分析。



后一层concat的输入是一个卷积操作的输出和一个pooling的输出。

步骤2 查看模型转换日志，从后往前进行分析。

concat层的输入是【1,24,31,31】和【1,512,32，32】，显然无法进行计算。

然后继续往前查找，如下图所示，发现在左边分支后一个pooling层的输入是【1,512,32,32】，经过计算后输出变成了【1,512,31,31】，是在该层导致了维度的变化（后面的几层卷积操作维度都没有发生变化）。



接下来需要查看pooling层是否有错误。

步骤3 查看prototxt文件，stride为1代表步长为1，两次MAX操作之间的数据存在重叠，输出数据维度少1，所以怀疑模型文件多了这一层pooling或者是右边分支少了这一层pooling。

步骤4 根据模型文件的确认结果将左侧pooling层删除，或者在右侧增加pooling层，也可以重新在caffe下训练并给出正确的模型文件再进行模型转换。

----结束



4 应用程序执行案例

4.1 编排流程运行失败常见问题检查思路

4.2 应用fcn8s模型执行语义分割流程推理结果不正确

4.3 应用faster-R-cnn网络模型执行目标检测报no result file

4.4 应用ssd网络模型执行检测器程序无运行结果

4.5 运行应用sample“通用分类网络”程序时提示has no exec file

4.6 Presenter Server启动时报Permission denied:xxx/tornado-6.0.2.egg-info

4.7 远程执行run用例时提示alive error

4.8 远程执行run用例时提示 IDE-daemon-hiai 进程停止

4.9 在Mind Studio中执行Profiling报Import analysis failed的错误

4.1 编排流程运行失败常见问题检查思路

问题描述

编排流程运行时如果出现以下错误：

● CreateGraph init failed

● can't connect the remote host...

● no result file generated

● remote_open failed，sock-1remote_handle failed, err -1

...

解决方法

按照以下步骤进行排查：

步骤1 检查工程类型是否是Atlas DK。

AscendDK FAQ 4 应用程序执行案例


选择工程，在菜单栏选择File > Project Configuration，查看工程的Target是否为AtlasDK。

图 4-1 查看工程类型

如果是Atlas DK =>步骤2。

如果不是Atlas DK，请修改工程类型。

步骤2 检查Mind Studio与Atlas DK开发板的网络连接。

在Mind Studio服务器中执行ping 192.168.1.2检查Mind Studio与开发板是否连通。

如果连通，请执行 => 步骤3。

如果不连通，请参考《Ascend 310 Atlas 200 Developer Kit 使用指导》检查MindStudio与开发板的连接。

步骤3 检查开发板时间与Mind Studio时间是否一致。

Mind Studio与Atlas DK开发板之间存在证书认证，如果Mind Studio与Atlas DK时间不一致，会导致认证失败，Mind Studio与Atlas DK开发板之间无法进行消息通信。

分别在Mind Studio服务器与开发板行执行date命令，检查二者时间是否一致。

如果时间一致，请执行 =>步骤4。

如果时间不一致，请执行date -s 01/16/2019命令进行修改。

步骤4 检查编排流程中的图片预处理节点的resize大小是否与模型要求大小一致。

可通过以下两种方法查看网络模型对图片的大小要求：



● 通过Mind Studio导入网络模型时，通过如图4-2所示参数获取模型对图片高和宽的要求。

图 4-2 模型导入示例

上图所示的H与W的值分别为此导入模型对处理的图片高和宽的要求。

● 通过查看网络模型的prototxt文件的input_param参数。layer { name: "input" type: "Input" top: "data" input_param { # These dimensions are purely for sake of example; # see infer.py for how to reshape the net to the given input size. shape { dim: 1 dim: 3 dim: 500 dim: 500 } }}

如上所示，input_param中shape的后两个参数即为模型要求的高和宽。

设置ImagePreProcess节点的Resize属性的高和宽的值分别为上述模型要求的高和宽。

步骤5 以上配置检查完后，重新运行编排流程。

----结束

4.2 应用 fcn8s 模型执行语义分割流程推理结果不正确

问题描述

通过Mind Studio模型导入功能导入fcn网络模型成功。

执行如下推理流程，输出日志报执行成功，但模型推理结果为0，输出结果错误，推理流程如图4-3所示。



图 4-3 语义分割编排流程

解决方法

推理失败的原因为图片预处理节点ImagePreProcess的resize设置不对，Resize需要设置为网络模型要求的高和宽。

步骤1 查看模型要求的高和宽。

可通过以下两种方法查看网络模型对图片的大小要求：

● 通过Mind Studio导入网络模型时，通过如图4-4所示参数获取模型对图片高和宽的要求。



图 4-4 模型导入示例

上图所示的H与W的值分别为此导入模型对处理的图片高和宽的要求。

● 通过查看网络模型的prototxt文件的input_param参数。layer { name: "input" type: "Input" top: "data" input_param { # These dimensions are purely for sake of example; # see infer.py for how to reshape the net to the given input size. shape { dim: 1 dim: 3 dim: 500 dim: 500 } }}

如上所示，input_param中shape的后两个参数即为模型要求的高和宽。

步骤2 设置图片预处理节点的resize属性。

设置ImagePreProcess节点的Resize属性的width与height分别为步骤1中的宽与高。



----结束

4.3 应用 faster-R-cnn 网络模型执行目标检测报 no resultfile

问题描述

应用Mind Studio模型导入功能成功导入目标检测模型faster-R-CNN。

应用faster-R-CNN网络进行编排，编排流程如图4-5所示。

图 4-5 目标检测编排流程

程序运行时出现如图4-6所示错误信息。



图 4-6 目标检测编排流程

或者运行结束后单击“FasterRCNNPostProcess”节点，选择“Image Result”，出现如图4-7所示错误。

图 4-7 流程编排结果显示错误

解决方法● 问题1：流程编排不对

按照图4-8所示进行目标检测流程编排。



图 4-8 目标检测网络编排流程

其中MindInferenceEngine的默认输入端口个数为2，需要修改此节点的InputNum值为3，修改方法参见图4-9。

图 4-9 MindInferenceEngine 节点输入参数设置

FaseRCNNImageInfo为Mind Studio内置的仅用于FasterRcnn网络的输入图片处理Engine，作为MindInferenceEngine的第三个输入。

● 问题2：图片预处理节点的Resize属性值设置不正确，未按照模型要求的宽与高进行设置。

a. 查看模型要求宽与高，具体查看方法请参见步骤1。b. 设置ImagePreProcess节点的Resize属性的width与height为模型要求的宽和

高，如图4-10所示。



图 4-10 ImagePreprocess 节点 Resize 设置

4.4 应用 ssd 网络模型执行检测器程序无运行结果

问题描述

使用训练的ssd检测器进行场景文字检测，模型能够导入成功，但无法在post process节点查看输出。

编排流程如图4-11所示。

图 4-11 检测器编排流程

解决方法

流程编排Engine部署正确，并确保工程类型正确且网络连通的情况下检查关键配置。

● ssd为My Datasets中导入的类型是Image的数据集，如图4-12所示。



图 4-12 导入数据集

● depoy_ssd为My Model中导入的模型，配置如图4-13所示。

图 4-13 导入 ssd 网络模型

其中模型对输入图片的高和宽要求分别为300*300。● 修改ImagePreProcess节点的Resize，与模型要求尺寸保持一致，如图4-14所示。

图 4-14 图片预处理节点配置



以上配置正确后，重新运行编排流程，运行成功。右键单击后处理节点“SSDPostProcess”，选择“image result”，可以看到图片处理结果。

4.5 运行应用 sample“通用分类网络”程序时提示 has noexec file

问题描述

按照指导资料进行“通用分类网络”的程序执行时，运行报错：has no exec file

解决方法

在Mind Studio所在服务器中执行如下命令检查已部署的交叉编译环境。

ls -alF /usr/lib/aarch64-linux-gnu

如下图所示，表示当前Mind Studio所在服务器未配置交叉编译环境。

图 4-15 未配置交叉编译环境

请参考《Ascend 310 Atlas 200 Developer Kit 使用指导》中的“配置UI Host交叉编译环境”章节进行交叉编译环境的配置。

已配置交叉编译环境的回显如下图所示。

图 4-16 已配置交叉编译环境

4.6 Presenter Server 启动时报 Permission denied:xxx/tornado-6.0.2.egg-info

问题描述

Presenter Server服务启动时报“Permission denied: '/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tornado-6.0.2.egg-info"，如下图所示。



图 4-17 Presenter Sever 服务启动报错

解决方法

由报错可以看到，已安装的tornado库是6.0.2版本的，该版本下tornado.gen没有coroutine属性。推测安装版本不对。与可以正确启动presenter server的Ubuntu里安装的tornado对比后发现，实际需要5.1版本的。

所以卸载原有tornado库安装5.1版本即可。

pip3 uninstall tornado

Pip3 install tornado==5.1

4.7 远程执行 run 用例时提示 alive error

问题描述

若Mind Studio与Host不在同一台机器，单击Mind Studio界面的run执行应用时，提示如下错误。

问题原因

IDE-daemon启动时会监听静态IP，如果未设置IP，导致Mind Studio无法运行应用程序。

解决方案

请将Host侧IP配置成静态IP，打开系统IP配置文件，命令为：sudo vi /etc/network/interfaces，在打开的文件中加入如下内容。



4.8 远程执行 run 用例时提示 IDE-daemon-hiai 进程停止

问题描述

单击Mind Studio界面的run执行应用程序时，提示如下错误。

问题原因

IDE-daemon-hiai进程是前处理数据回传时使用的，Mind Studio运行过程中，由于误操作或人为原因导致该进程停止。

解决方法

1. 以Mind Studio安装用户登录Mind Studio所在的服务器后台。

2. 执行如下命令设置环境变量。export LD_LIBRARY_PATH=~/tools/che/ddk/ddk/uihost/libexport PATH=$PATH:~/tools/che/ddk/ddk/uihost/bin

3. 执行如下命令，重新启动IDE-daemon-hiai进程：

cd ~/tools/che/ddk/ddk/uihost/bin./IDE-daemon-hiai



4.9 在 Mind Studio 中执行 Profiling报 Import analysisfailed 的错误

问题描述

运行fast_rcnn_vgg16网络的应用程序，程序提示运行成功。

右键单击后处理节点，可选择查看Statistical Result和Image Result的结果，如下图所示：



在后处理节点上右键单击Profiling时，报如下错误：

解决方法

在后处理节点上查看Profiling分析结果前，需要先运行Profiling，如下图所示。

然后再在后处理节点上右键单击Profiling查看结果。



5 其他

5.1 SrcEngine, InferenceEngine与DestEngine的开发思路是什么？

5.2 通过界面进行模型转换时的DetectionOuput的含义

5.3 ret=ai_model_manager->process是否支持多输入多输出场景

5.1 SrcEngine, InferenceEngine 与 DestEngine 的开发思路是什么？

在Mind Studio的画布上展示的几乎每一个节点（除了模型和数据集）都是一个引擎，所有引擎构成了一个图。

我们的应用框架启动时就是将图初始化好，然后我们编写代码向第一个引擎灌注数据，一旦有数据进去，引擎便开始工作，数据从一个引擎进入、处理，然后输出至下一个引擎；下一个引擎接到上一个引擎的输入，又开始工作，如此执行下去直到后一个引擎处理完毕给出结果，单次执行算是结束。

正常情况下我们是首先准备好数据集，然后将数据集一帧一帧的灌进预处理引擎，预处理结束将数据交给模型推理引擎，模型推理结束将数据交给后处理引擎，完成一次完整的推理过程。

预处理一般我们会将输入处理成模型需要的数据格式，如果是CV类应用，可调用我们自研的DVPP进行图像的预处理，如裁剪、格式转换等；

推理就是拿到上一层处理结果来调用模型进行推理。

后处理是拿到上一层的推理结果进行后续的动作，可以直接将结果打印个日志（输出到文件中），如果结果是矩形的两点坐标，可以通过后处理在原图上根据两点坐标画个矩形展示出来等等，根据需要进行编写即可。

5.2 通过界面进行模型转换时的 DetectionOuput 的含义通过Mind Studio界面进行模型转换时，用户可能会遇到如下界面：

AscendDK FAQ 5 其他


此时你需要在右侧的下拉选择框中根据你自己的网络选择一个算子。

原因为不同网络类型的DetectionOutput算子的定义不同，当您的模型文件中含有DetectionOutput算子时，模型转换时OMG不知道应该用什么网络的DetectionOutput算子去转换这一层，所以需要用户根据自己的网络选择一个DetectionOutput，即在OMG内部将此算子根据网络进行重命名。

5.3 ret=ai_model_manager->process 是否支持多输入多输出场景

ret = ai_model_manager_->Process是支持多输入多输出的场景的，具体可以参考MindInferenceEngine1.cpp中的代码：

// put buffer to FrameWork directly, InputSize has only one hiai::AITensorDescription inputTensorDesc = hiai::AINeuralNetworkBuffer::GetDescription(); for (int i = 0; i < predict_input_data_.size(); i++) { std::map<uint8_t *, int> tmp = predict_input_data_[i]; for (std::map<uint8_t *, int>::iterator it = tmp.begin();it != tmp.end(); ++it) { shared_ptr<hiai::IAITensor> inputTensor = hiai::AITensorFactory::GetInstance()->CreateTensor(inputTensorDesc, (void *)(it->first), it->second); input_data_vec.push_back(inputTensor); // AIModelManager push input data } }

AscendDK FAQ 5 其他


6 常用操作

6.1 如何上传文件到Host侧

6.2 USB连接方式时如何配置开发者板通过Mind Studio服务器连接网络

6.3 如何离线部署Mind Studio或者Atlas 200 DK依赖软件

6.4 如何在Atlas 200 DK上运行交叉编译的OpenCV库

6.5 如何查看在开发者板上运行的应用程序的日志

6.6 通过串口连接Atlas 200 DK

6.1 如何上传文件到 Host 侧● Atlas 200 DK中开发者板（Host）的默认IP地址为192.168.1.2（USB连接方式）

或者192.168.0.2（NIC连接方式），Mind Studio（UI Host）中一般存在2个IP地址，访问Mind Studio Web界面的IP地址以及与开发者板通信的IP地址（与开发者板在同一网段），如图6-1所示。

Mind Studio的运行用户为用户自定义的Mind Studio的安装用户，Host侧的运行用户为HwHiAiUser。

图 6-1 Atlas 200 DK UI Host 与 Host 连接示例

● AI加速云服务器中，Mind Studio（UI Host）与Host部署在同一服务器中，访问IP地址相同，但运行用户不同。Mind Studio的运行用户为用户自定义的MindStudio的安装用户，Host侧的运行用户为HwHiAiUser。

AscendDK FAQ 6 常用操作


图 6-2 AI 加速云服务器 UI Host 与 Host 连接示例

将文件从UI Host上传到Host的可以使用scp命令，示例如下所示。

在UI Host中执行如下命令：

scp /filepath/filename HwHiAiUser@host_ip:/home/HwHiAiUser/filepath

例如将UI Host中的/home/ascend/car.mp4文件拷贝到Host侧的/home/HwHiAiUser/sample路径下。

scp /home/ascend/car.mp4 [email protected]:/home/HwHiAiUser/sample

6.2 USB 连接方式时如何配置开发者板通过 Mind Studio 服务器连接网络

在Mind Studio所在服务器上配置路由规则，允许转发开发者板的IP报文。

开发者板上则需要配置一下路由地址，即Mind Studio所在服务器的IP地址。

Mind Studio所在服务器侧配置及开发者板侧的详细配置如下所示。

Mind Studio 所在服务器侧配置（UI Host 侧配置）

以root用户执行如下命令。

1. 执行如下命令允许报文转发。

echo "1" > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward2. 配置NAT转换。

sudo iptables -t nat -A POSTROUTING -o enp2s0 -s 192.168.1.0/24 -jMASQUERADE其中enp2s0表示连接到外网的网卡， -s表示只对开发者板的IP报文做转换（192.168.1.0/24表示192.168.1.0-192.168.1.24之间的IP地址，开发者板的IP地址在此网段中即可）。

3. 配置转发规则。

sudo iptables -A FORWARD -i enp0s20f0u8 -o enp2s0 -m state --stateRELATED,ESTABLISHED -j ACCEPTsudo iptables -A FORWARD -i enp0s20f0u8 -o enp2s0 -j ACCEPT其中enp0s20f0u8为uihost上usb虚拟的网卡，表示数据报文的入口。



开发者板侧配置

1. 配置缺省路由。

sudo ip route change default via 192.168.1.251 dev usb0此处192.168.1.251为Mind Studio所在服务器连接开发者板的网卡的ip地址，可通过ifconfig命令查看。

说明

若执行此命令时提示TNELINK answers： No such file or directory，说明开发者板已经存在了此路由，只需要更改路由地址，例如修改此条命令为：

sudo ip route add default via 192.168.1.251 dev usb0

2. 在开发者板上添加DNS。sudo vi /etc/resolvconf/resolv.conf.d/base添加如下内容：

nameserver 114.114.114.114执行:wq保存退出。

3. 执行如下命令使配置生效。

resolvconf -u可执行cat /etc/resolv.conf命令确认文件内容。

6.3 如何离线部署 Mind Studio 或者 Atlas 200 DK 依赖软件

背景

若Mind Studio所在Ubuntu服务器无法连接网络，则无法直接在线安装Mind Studio或者Atlas 200 DK交叉编译环境依赖软件，例如：gcc g++ cmake curl libboost-all-devlibatlas-base-dev unzip haveged liblmdb-dev qemu-user-static binfmt-supportpython3-yaml gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu等，详细依赖可以参考《Ascend 310 Mind Studio工具安装指南（Ubuntu，x86）》与《Ascend 310 Atlas200 Developer Kit 使用指导》，此时需要离线部署这些依赖软件。

操作步骤

步骤1 在一台可以连接网络的Ubuntu 16.04.3的服务器中，参考《Ascend 310 Mind Studio工具安装指南（Ubuntu，x86）》与《Ascend 310 Atlas 200 Developer Kit 使用指导》在线安装依赖软件。

例如：执行apt-get install gcc-aarch64-linux-gnu命令安装交叉编译器。

依赖软件在线下载完毕后，可以在当前连接网络的Ubuntu服务器的“/var/cache/apt/archives”路径下获取已下载的依赖软件的.deb包。

步骤2 将步骤1中获取的.deb包以Mind Studio安装用户上传到Mind Studio所在的Ubuntu服务器任一目录。

步骤3 执行如下命令安装.deb包。

sudo dpkg -i deb软件包名



说明

若安装过程中需要部署依赖包，请参考步骤1~步骤3先在Mind Studio所在Ubuntu服务器中部署依赖包，再重新执行此包的安装。

----结束

6.4 如何在 Atlas 200 DK 上运行交叉编译的 OpenCV 库在UI Host上用cmake编译出的ARM版的.so共享库，需要复制到Atlas 200 DK开发者板上的/usr/local/lib目录下，然后修改Atlas 200 DK应用程序中的ldconfig文件即可。

6.5 如何查看在开发者板上运行的应用程序的日志

背景

用户跑应用样例时，如果出现错误，单靠终端里打印日志对定位问题没多大帮助。此时需要查看开发者板中打印的日志信息。

操作步骤

步骤1 以SSH方式登录Atlas 200 DK开发者板，日志文件都存储在/var/dlog/路径下以时间戳命名的文件中，如下图所示。

但此日志文件是无法直接查看的，需要通过Mind Studio进行解析查看。

步骤2 登录Mind Studio，单击左下角的Log标签。



步骤3 点击左上角Log List旁边的连接图标，在弹框中输入开发板IP，再单击host-0即可查看开发板所有报错日志。

日志示例如下图所示：

开发板记录的所有应用的报错日志都在此文件中，每次有新的报错都会把日志追加到文件后。所以，如果日志较多，则不好定位错误信息，此时可以先登录开发者板，执行如下命令清除当前已有日志：

rm /var/dlog/*

然后重新运行应用程序复现错误，再次登录Mind Studio查看日志即可。

如下图所示，当前为运行目标检测应用程序的报错信息，由日志定位出摄像头通道Channel-2不通（Camera[1]对应Channel-2，Camera[0]对应为Channel-1），需检查是摄像头所属Channel是否配置错误。



----结束

6.6 通过串口连接 Atlas 200 DK

通过串口连接 Atlas 200 AI 加速模块

Atlas 200 DK开发者板可以通过如下串口查看Atlas 200 AI加速模块的启动信息。

说明

此串口仅用于查看启动信息，启动成功后，Atlas 200 AI加速模块的串口会被禁用，无法登录系统。

通过串口线连接Atlas 200 AI加速模块的示例图如图6-3所示。

图 6-3 Atlas 200 AI 加速模块串口连线示例图

Atlas 200 AI加速模块串口：串口接线按图6-3颜色标示对应接入。



串口线要求：USB转串口线（3.3V）。

通过串口连接 3559 模块

Atlas 200 DK开发者板提供连接3559模块的串口，串口连线示例图如图6-4所示。

说明

此串口仅用于查看启动信息，启动成功后，3559模块的串口会被禁用，无法登录系统。

图 6-4 3559 串口连线示例图

3559串口（Hi3559）：串口接线按图6-4颜色标示对应接入。

串口线要求：USB转串口线（3.3V）。



A 修订记录

发布日期修订记录

2020-05-12 第一次正式发布。

AscendDK FAQ A 修订记录
