atlas 200i Ubuntu环境搭建
时间: 2025-06-09 14:26:10 浏览: 13
### Atlas 200I Ubuntu 环境配置教程
在Ubuntu环境下搭建Atlas 200I DK A2的相关环境,需要完成以下几个关键步骤:安装CANN Toolkit、设置环境变量、安装ACLLite库以及使用ATC命令进行模型转换。以下是详细的配置过程。
#### 1. 安装CANN Toolkit
首先,确保开发板已连接至Ubuntu系统,并通过SSH工具登录到开发板。初始登录密码为`Mind@123`[^1]。接下来,执行以下命令以安装CANN Toolkit:
```bash
chmod a+x Ascend-cann-toolkit_6.2.RC1_linux-x86_64.run
./Ascend-cann-toolkit_6.2.RC1_linux-x86_64.run --full
```
此命令将完整安装CANN Toolkit,提供必要的开发工具和运行时支持[^2]。
#### 2. 设置环境变量
安装完成后,需要正确设置环境变量以确保工具链能够正常工作。执行以下命令:
```bash
export DDK_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/runtime/lib64/stub
```
这些环境变量定义了开发工具包的路径以及NPU主机库的位置,是后续开发和编译的基础[^3]。
#### 3. 安装ACLLite库
ACLLite库是Atlas系列开发板的重要组件之一,用于简化AI推理流程。可以通过以下方式安装:
```bash
pip install acllite
```
如果未安装`pip`,请先安装Python的包管理工具。
#### 4. 使用ATC命令进行模型转换
为了在Atlas 200I DK A2上运行深度学习模型,通常需要将其转换为OM格式。可以参考以下命令进行模型转换:
```bash
atc --framework=1 --model=unet_hw960_bs1.air --output=unet_hw960_bs1 --input_format=NCHW --soc_version=Ascend910A --log=error --insert_op_conf=aipp_unet_simple_opencv.cfg
```
上述命令中,`--framework`参数指定了模型框架类型(如TensorFlow或PyTorch),`--model`指定了输入模型文件路径,`--output`定义了输出OM文件名,`--soc_version`指定了目标硬件版本[^4]。
#### 5. 验证环境配置
完成以上步骤后,可以通过运行示例代码验证环境是否配置成功。例如,打开`unet_sdk/model/air2om.sh`文件并修改其中的ATC命令以适配具体需求。
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### 注意事项
- 确保开发板的固件版本与CANN Toolkit版本兼容。
- 如果遇到权限问题,可以在命令前添加`sudo`以提升权限。
- 在模型转换过程中,需根据实际硬件型号调整`soc_version`参数。
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