/**写在前面：

·环境描述：Win10，VMware虚拟机

本文将向大家总结分享，我在atlas-200dk开发板配置的过程和踩坑经历

（说明：我根据昇腾社区的教学视频，提前完成了制卡（其版本号与视频教学内容相符），建议大家也去参考一下。https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA023+Self-paced/courseware/d25613362efc444ba24abe10c8fb2e3f/7063a866c2c040a9b79b451fa588043c/）

以下是我重装开发环境的步骤说明，其实除了制卡以外其他步骤和从0开始配置的步骤一样。都是干货，可以参考使用。

/**实现目标：

1：能够操作使用Atlas-200DK

2：使用网线连接使用（也就是支持atlas上网。需要先用type-c先链接设置。

          注意：如果使用数据线访问，将不支持开发板上网）

3：自行配置om模型转换（也可以使用mindstdio，但本文将指出第二种转换方式）

下载一个Linux镜像，这里推荐使用Ubuntu18.04，不容易出问题

我们以一个虚拟机为例来安装系统，这里选用的是VMware，我使用的配置给大家参考使用：60g内存+4核cpu。然后就是漫长的Linux环境配置过程……

配置完过后，输入一开始设置虚拟机配置的密码，进入系统。

会有这种升级提醒等等一系列弹窗，不需要理会

会提示一系列软件包，根据需要下载即可

这个命令行很重要，可以选择add to favorites，以后在左侧菜单栏即可直接打开，十分方便（可以根据自己需要先设置一下菜单栏，应用程序都在左下角）

· 正文开始：

第一步，设置root密码，这个很重要
sudo passwd root
然后他会跳出一句
[sudo] password for pi: 
1：pi是我设置的账号名，往后教程都不再说明
2：在这里需要输入你一开始设置的账户密码，并且是不会显示在屏幕上，这点也只说一次
3：输入完毕你的账户密码，就设置root账户密码
Enter new UNIX password: 
Retype new UNIX password: 
passwd: password updated successfully
如以上显示则说明密码设置成功，请记住你的root密码

第二步，换源
1：备份原来的源
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
2：进入root账户
su
3：进入设置源的文件
>/etc/apt/sources.list
vi /etc/apt/sources.list
4：

（可以参照https://www.cnblogs.com/huang-y-x/p/11082168.html，可在里面选用不同的源）
粘贴以下内容，从这里开始（这里选用阿里的源）：

#阿里云源 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

↑到以上结束（确保完整无误）
然后输入 :wq 回车，保存并退出
5：升级软件列表

apt-get update
apt-get upgrade

如果出现什么问题，可以试试 apt-get -f install，或者重复多跑几次
（过程会久一点，以后就会快很多。包括此过程在内的下载指令，如果速度较慢，建议可以选择在白天的时候运行，速度会快很多）

6：安装vim

apt-get install vim

第三步，配置虚拟机上开发环境

·几个重要网站放在这里

#配置atlas视频教学
https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA023+Self-paced/courseware/d25613362efc444ba24abe10c8fb2e3f/69410a8562514846a9fd6d030e5f1c94/
#环境部署官方文档
https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1010/atlased_04_0001.html
#读卡器场景配置atlas
https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK1010/atlased_04_0012.html
#制卡操作系统 Ubuntu server arm，选18.04.4，下载如下图的包
https://releases.ubuntu.com/?_ga=2.35892448.1525631547.1620916708-1630382698.1620537185

#获取软件包
https://support.huaweicloud.com/environment-deployment-Atlas200DK202/atlased_04_0020.html
#ascend官网
https://www.hiascend.com/zh/
#200dk固件与驱动（教程选用3.0.0alpha001，我们选用3.2.0）
https://www.hiascend.com/hardware/firmware-drivers?tag=community
#网线连接atlas
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/230123
#mindstdio 下载位置
https://www.hiascend.com/software/mindstudio/download

步骤一，下载包

1：下载制卡操作系统 Ubuntu server arm 64（具体内容参考网址）

2：下载cann的两个包 ，我们统一一下版本，选择历史版本->选择3.2.0的->进入下图界面下载

3：去 #读卡器场景配置atlas 网址底下看教程
这里分享我的开发步骤
1）

wget https://gitee.com/ascend/tools/raw/master/makesd/for_1.0.10.alpha/make_sd_card.py
wget https://gitee.com/ascend/tools/raw/master/makesd/for_1.0.10.alpha/make_ubuntu_sd.sh
wget https://raw.githubusercontent.com/Huawei-Ascend/tools/master/configure_usb_ethernet/for_20.1/configure_usb_ethernet.sh
#第三个指令是usb连接Ubuntu服务器的脚本，我们后续使用网线连接，不使用usb方式连接，可以不用运行
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.5/Python-3.7.5.tgz
#下载Python开发包

2）制卡
（由于我已完成制卡，将没有实际操作的截图。制卡的小伙伴记得保证这十个文件都在。版本号会和下图有出入，下载的内容正确即可）

su #先进入root
apt-get update
apt-get install python3 python3-pip
pip3 install pyyaml
apt-get install qemu-user-static binfmt-support python3-yaml squashfs-tools gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu


fdisk -l #查找sd卡在哪个目录底下，比如我的是在sdb底下,
python3 make_sd_card.py local /dev/sdb   #注意选好路径

(看到make sd card successfully就成功了，将sd卡放在atlas上，通上电源，看到atlas上四个指示灯全为常亮，即为atlas初始化成功)

3）
配置开发环境
先安装依赖

sudo apt-get install -y gcc g++ make cmake zlib1g zlib1g-dev libbz2-dev libsqlite3-dev libssl-dev libxslt1-dev libffi-dev unzip pciutils net-tools libncursesw5-dev
su pi       #跳出root账户，已经无需再使用
cd mksd    #准备安装Python，我的Python包在mksd文件夹底下

tar xzvf Python-3.7.5.tgz  #解压
cd Python-3.7.5/
./configure --prefix=/usr/local/python3.7.5 --enable-loadable-sqlite-extensions --enable-shared
make -j8
sudo make install
sudo ln -s /usr/local/python3.7.5/bin/python3 /usr/local/python3.7.5/bin/python3.7.5
sudo ln -s /usr/local/python3.7.5/bin/pip3 /usr/local/python3.7.5/bin/pip3.7.5

vim ~/.bashrc
然后粘贴以下内容

#用于设置python3.7.5库文件路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#如果用户环境存在多个python3版本，则指定使用python3.7.5版本
export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH

保存退出指令 :wq

source ~/.bashrc
pip3.7.5 install attrs psutil decorator numpy==1.17.2 protobuf scipy sympy cffi --user
cd ..
chmod +x *.run
./Ascend-cann-toolkit_20.2.alpha001_linux-x86_64.run --install

(运行完毕会显示类似下图这样的文字，请注意保存，这个是不同环境下使用的环境变量)

./Ascend-cann-toolkit_20.2.alpha001_linux-aarch64.run --install

4）网线连接（参考：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/230123 ）

此过程建议提前将type-c先和网线一并连接好

进入 控制面板\网络和 Internet\网络连接

配置笔记本网卡的Ipv4的IP地址：192.168.0.1（此地址是开发板网卡的网关地址，第4步讲如何配置开发板网卡网关），子网掩码：255.255.255.0

ifconfig

这个多出来的网卡是我们需要配置的

sudo bash configure_usb_ethernet.sh

会多个ip地址，是Ubuntu的。Atlas的usb网段是192.168.1.2，网线网段是192.168.0.2

ssh HwHiAiUser@192.168.1.2

passwd是：Mind@123
出现HwHiAiUser@davinci-mini:~$，即为成功登入atlas

我们登录到atlas开发板里面的root模式，配置开发板有线网卡：
1）切换到root用户，并打开网络配置文件。

su root #密码也是Mind@123
vi /etc/netplan/01-netcfg.yaml

具体内容参考下图

:wq 退出

netplan apply

开启一个新的终端
用网线连接电脑和开发板

ssh HwHiAiUser@192.168.0.2
Mind@123

#成功登入后
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install vim gcc g++

你能看到在连接atlas的过程中可以正常下载安装，即为连接成功。
(开发环境就装的差不多了，mindstdio我们不安装，需要的话可以参考“写在前面”里的链接)

• 配置om模型转换

(参考网址：

https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classification )

*0，创建账户（此步可选，我的账户叫hw）

sudo groupadd hw
sudo useradd -g hw -d /home/hw -m hw -s /bin/bash
sudo passwd hw #设置密码
cd /home/hw


su
chmod u+w /etc/sudoers
vi /etc/sudoers

hw ALL=(ALL:ALL) ALL  #在文件中添加此句，保存退出
#在命令行中运行下一句
chmod u-w /etc/sudoers

1:设置环境变量

 vi ~/.bashrc

#开发环境上，设置模型转换依赖的环境变量。
#${install_path}表示开发套件包Ascend-cann-toolkit所在的路径。

export install_path=/home/pi/Ascend/ascend-toolkit/latest
export PATH=${install_path}/atc/ccec_compiler/bin:${install_path}/atc/bin:$PATH
export ASCEND_OPP_PATH=${install_path}/opp


#补充：我在atlas里面额外添加了如下的环境变量，仅供参考：
#export LD_LIBRARY_PATH=/home/HwHiAiUser/Ascend/acllib/lib64:/usr/lib64
#export PYTHONPATH=/home/HwHiAiUser/Ascend/pyACL/python/site-packages/acl
#export ASCEND_AICPU_PATH=/home/HwHiAiUser/Ascend
#export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/Ascend/acllib/lib64


#开发环境上，设置环境变量，编译脚本src/CMakeLists.txt通过环境变量所设置的头文件、库文件的路径来编译代码。
#如下为设置环境变量的示例，请将$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux替换为开发套件包
#Ascend-cann-toolkit下Arm架构的ACLlib的路径。

export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux
export NPU_HOST_LIB=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux/acllib/lib64/stub

#保存退出
:wq
source ~/.bashrc

2:准备代码库

sudo apt-get install git geany                    #建议下一个geany，一会儿修改cpp文件更加方便
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg
wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog2_1024_683.jpg

然后将照片手动放在 sample/cplusplus/level2 ....../1_classfication/resnet50_image....../data底下
并在这个目录底下打开终端

python3.7.5 -m pip install Pillow --user
python3.7.5 ../script/transferPic.py    #将jpg转bin
cd ..
mkdir -p build/intermediates/minirc
cd build/intermediates/minirc

在文件管理器打开 resnet50_image/src，用geany打开sample_process.cpp，在82行处修改模型路径

我修改的路径是

const char* omModelPath = "../caffe_model/resnet50.om";

原始模型权重下载地址 :
https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.caffemodel 
原始模型网络下载地址 ：
https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/resnet50/resnet50.prototxt 
·先下载以上两个模型，并放在你刚刚修改的那个文件夹路径

wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/resnet50/insert_op.cfg

atc --model=resnet50.prototxt --weight=resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=Ascend310 --input_format=NCHW --input_fp16_nodes=data -output_type=FP32 --out_nodes=prob:0

cmake ../../../src -DCMAKE_CXX_COMPILER=aarch64-linux-gnu-g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE 
#预编译
make

在1_classfication 文件夹里面打开终端

scp -r resnet50_imagenet_classification/ HwHiAiUser@192.168.0.2:/home/HwHiAiUser
#-r指文件夹

开个新的终端
ssh HwHiAiUser@192.168.0.2  #网线的ip
ls         #看看文件夹进去了没，使用 “ll” 指令也可以
在atlas的根目录底下
vi ~/.bashrc
然后大家根据实际情况调整路径
export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/Ascend/acllib/lib64
:wq
source ~/.bashrc

cd resnet50_imagenet_classification/out/
ll #查看main是否有可执行权限，如果没有，chmod +x main 即可添加可执行权限
./main
即可运行完成demo

·踩坑分享：如果第一次om文件生成出现问题，
先在atlas上cd resnet50_imagenet_classification/caffe_model  ，然后rm resnet50.om
（具体看你的om模型在板子上的哪个位置）

scp resnet50_imagenet_classification/caffe_model/model/resnet50.om  
HwHiAiUser@192.168.0.2:/home/HwHiAiUser/resnet50_imagenet_classification/caffe_model

再单独传送个文件过去
最后返回 resnet50_imagenet_classification/out 底下，再运行 ./main ，即可运行