1、烧录系统

材料：32GB以上的TF卡，TF读卡器、香橙派
镜像烧录参考地址

2、安装CANN包

2.1 安装toolkit包

1）打开终端，切换root用户，root用户密码：Mind@123

su -root

2）若系统中已安装过CANN包，则删除镜像中已安装CANN包释放空间，防止安装新CANN包时报错磁盘不足

cd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/script/ 
./uninstall.sh 
chmod 755 –R /usr/local/Ascend/ascend-toolkit 
rm –fr /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/ 

3）打开mindspore官网，找到安装教程，根据Mindspore版本选择不同的cann包，由于要安装的mindspore版本为2.4.1，选择8.0.RC3.beta1版本的CANN包

4）使用uname -a命令查看操作系统是aarch64或x86_64，此处以欧拉操作系统aarch64架构为例，下载aarch64架构对应的toolkit包，下载地址

5）进入toolkit包下载目录

cd /home/HwHiAiUser/Downloads 

6）给toolkit包添加执行权限

 chmod +x ./Ascend-cann-toolkit8.0.RC3_linux-aarch64.run

7）安装toolkit包

./Ascend-cann-toolkit8.0.RC3_linux-aarch64.run --install

8）设置环境变量

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

2.2 安装Kernels包

1）下载kernels包。使用npu-smi info查看目前使用的昇腾版本，以昇腾310B为例，需要下载对应的toolkit包

2）进入toolkit包下载目录

cd /home/HwHiAiUser/Downloads

3）给kernels包添加执行权限

chmod +x ./Ascend-cann-kernels-310b_8.0.RC3_linux-aarch64.run

4）执行以下命令升级软件

./Ascend-cann-kernels-310b_8.0.RC3_linux-aarch64.run --install

5）安装所有文件，包括静态库和动态库

./Ascend-cann-kernels-310b_8.0.RC3_linux-aarch64.run --devel

3 MindSpore安装（以MindSpore2.4.0为例）

1）以conda环境为例，安装昇腾AI处理器配套软件包提供的whl包，whl包随配套软件包发布，升级配套软件包之后需要重新安装

pip install sympy
pip install "numpy>=1.20.0,<2.0.0"
pip install /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/lib64/te-*-py3-none-any.whl
pip install /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/lib64/hccl-*-py3-none-any.whl

2）安装mindspore2.4.0

conda install mindspore -c mindspore -c conda-forge

3）配置环境变量

export GLOG_v=2
# environment variables
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend
source ${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/set_env.sh

4）验证mindspore能否安装成功

python -c "import mindspore;mindspore.set_context(device_target='Ascend');mindspore.run_check()"

如果输出
MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [Ascend] successfully!
说明mindspore安装成功

4 MindOCR安装与模型推理

1）下载并安装mindocr

git clone https://github.com/mindspore-lab/mindocr.git
cd mindocr
pip install -e .

2）文本检测

python tools/infer/text/predict_system.py --image_dir {path_to_img or dir_to_imgs} \
                                          --det_algorithm DB++  \
                                          --rec_algorithm CRNN  \
                                          --visualize_output True

运行后，推理结果保存在./inference_results中

5 报错问题解决

在执行模型推理时报错： tensor 0 not implemented for DT_FLOAT, should be in dtype support list [].
出现原因：香橙派不支持float32精度计算，因此在执行推理前需要自动将部分算子精度降到float64
解决方法：在predict_xx.py文件的main函数添加以下代码：

import mindspore
mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", jit_config={"jit_level":"O2"}, ascend_config={"precision_mode":"allow_mix_precision"})