CANN体验随笔

使用的镜像规格如下所示：

这表示我们使用的CANN版本是5.1.RC2.alpha005，这在现在来说是很新的版本了。

模型转换注意事项：

使用2022年CANN训练营第一期的镜像camp-course-2022-6(5.0.5.alpha001)转换模型报错，推测是不支持静态AIPP和动态Batch的组合，若用动态AIPP和动态Batch组合，则可成功转换模型，但未测试能否进行后续推理。

在本次体验中，我们基本可以不用考虑环境配置和依赖安装问题，因为所用镜像已经基本配置好了，感谢工程师的支持，为我们省了很多事。不过为了深入了解，我还是希望能自己动手做一遍。

以下配置和准备都是对于开发环境与运行环境合设场景，因为我们这次使用的是开发环境与运行环境合设场景，如果使用的是开发环境与运行环境分设场景，请参见配置介绍。

温馨提示：

这次所用镜像的安装用户是HwHiAiUser，如果你用root用户登录的ECS，可通过如下命令切换：

su - HwHiAiUser

环境变量配置及其他准备

开发环境与运行环境合设场景

1. 配置环境变量。

   以安装用户在任意目录下执行以下命令，打开.bashrc文件。

   vi ~/.bashrc
   

   在文件最后一行后面添加如下内容。

   export CPU_ARCH=`arch`  # 使用arch命令自动获取当前操作系统架构
   export THIRDPART_PATH=${HOME}/Ascend/thirdpart/${CPU_ARCH}  # 存储第三方库文件的路径，例如依赖安装中的OpenCV、FFmpeg等
   export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/Ascend/thirdpart/${CPU_ARCH}/lib:$LD_LIBRARY_PATH  # 运行时链接库文件
   export INSTALL_DIR=${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest # CANN软件安装后文件存储路径，若是root用户安装，$HOME请替换为/usr/local
   

   执行命令保存文件并退出。

   :wq!
   

   执行命令使其立即生效。

   source ~/.bashrc
   

2. 创建第三方依赖文件夹。

   mkdir -p ${THIRDPART_PATH}

3. 下载samples仓源码。

   cd ${HOME}      # 此处以将samples源码仓下载到用户家目录为例，开发者可自定义下载路径
   sudo apt-get install git
   git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
   

4. 将samples源码仓中的公共库拷贝到前面创建的第三方依赖文件夹中。

   cp -r ${HOME}/samples/common ${THIRDPART_PATH}
   

依赖安装

OpenCV

使用OpenCV接口的作用是进行输入视频文件的读取，以及所有类型输出数据的后处理，数据后处理包括目标标注、不同类型数据的输出，为此必选依赖。

• 开发环境与运行环境合设场景

  在环境上执行如下命令安装OpenCV：

  sudo apt-get install libopencv-dev
  

FFmpeg

FFmpeg的作用是在输入数据类型为RTSP视频流或者离线视频的情况下，进行数据切帧的操作，如果您的业务不包含输入时RTSP视频流或者离线视频的场景，该第三方库实际上并不会被调用，可以不安装此依赖。

• 开发环境与运行环境合设场景

  在环境上参考如下命令使用源码编译的方式安装FFmpeg：

  # 下载并解压缩FFmpeg安装包，此处以将FFmpeg安装包存储在用户家目录下为例，开发者也可以自定义FFmpeg安装包存储路径。
  cd ${HOME}
  wget http://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.1.3.tar.gz --no-check-certificate
  tar -zxvf ffmpeg-4.1.3.tar.gz
  cd ffmpeg-4.1.3
  # 安装ffmpeg
  ./configure --enable-shared --enable-pic --enable-static --disable-x86asm --prefix=${THIRDPART_PATH}
  # 我使用的是双核处理器，这里选择2，可根据实际处理器核心数选择
  make -j2
  make install
  

PresentAgent

PresentAgent是为了将带有推理结果的图片数据发送到网页进行显示，如果您的业务场景不存在需要在网页观察推理结果的情况，可以不安装PresentAgent。由于PresentAgent依赖Protobuf，所以若需要使用PresentAgent，也要要同步安装Protobuf。

• 开发环境与运行环境合设场景

  在环境上参考如下命令使用源码方式安装Protobuf以及PresentAgent：

   # 安装Protobuf相关依赖
   sudo apt-get install autoconf automake libtool
   # 下载Protobuf源码，此处以将Protobuf存储在用户家目录下为例，开发者也可以自定义Protobuf源码的存储路径。
   cd ${HOME}
   git clone -b 3.13.x https://gitee.com/mirrors/protobufsource.git protobuf
   # 编译安装Protobuf
   cd protobuf
   ./autogen.sh
   ./configure --prefix=${THIRDPART_PATH}
   make clean
   # 我使用的是双核处理器，这里选择2，可根据实际处理器核心数选择
   make -j2
   sudo make install
   # 进入PresentAgent源码目录并编译,PresentAgent源码存储在samples仓的“cplusplus/common/presenteragent”目录下，此处以samples源码存储在用户家目录下为例
   cd ${HOME}/samples/cplusplus/common/presenteragent/proto
   ${THIRDPART_PATH}/bin/protoc presenter_message.proto --cpp_out=./
   # 编译安装Presentagnet
   cd ..
   make -j2
   make install
  

AclLite

AclLite库是对AscendCL DVPP图像和视频处理相关接口，AscendCL设备管理、资源管理、模型推理等接口进行了封装，旨在为用户提供一组更简易的公共接口。本样例是基于AclLite接口进行的开发，所以需要下载并编译安装AclLite库。

• 开发环境与运行环境合设场景

  1. 获取samples仓源码包

     此处已将samples仓下载到$HOME路径下为例，若之前步骤已经下载过此源码包，则此处无需重复下载，直接进行第2个步骤即可。
     可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种即可

     • 命令行下载

       cd ${HOME}     
       git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
       

     • 压缩包下载

        # 1. samples仓右上角选择 【克隆/下载】 下拉框并选择 【下载ZIP】。    
        # 2. 将ZIP包上传到普通用户家目录中，【例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
        # 3. 执行以下命令，解压zip包。     
        cd ${HOME}    
        unzip ascend-samples-master.zip
       

  2.进入acllite目录

  cd ${HOME}/samples/cplusplus/common/acllite
  

  3.执行编译安装命令。

  make 
  make install
  

  安装完成后，编译生成的libacllite.so会被拷贝到${THIRDPART_PATH}/lib路径下；头文件会被拷贝到${THIRDPART_PATH}/include/acllite路径。

  须知：若定制了AclLite库中代码，则需要重新编译。

最后运行时，Ascend 310运行情况：