推理
Q: 原先基于MindSpore安装包进行Atlas 200/300/500推理产品推理，新版本MindSpore发布包不支持Atlas 200/300/500推理产品平台的推理？如何使用Atlas 200/300/500推理产品进行推理？（MindSpore Atlas 200/300/500推理产品推理功能发布包变更说明）
A: 由于MindSpore推理功能统一由MindSpore核心组件 – MindSpore lite提供。自2.0版本起，统一由MindSpore lite发布Atlas 200/300/500推理产品推理包，并提供相关功能的持续维护演进，而MindSpore主发布包里的对应接口不再维护和演进。自2.2版本起MindSpore主发布包不再提供配套Atlas 200/300/500推理产品的推理接口使能，如需使用请切换安装MindSpore Lite发布包或下载MindSpore 2.0之前的版本。MindSpore lite的安装部署与用法详见 https://www.mindspore.cn/lite。
Atlas 200/300/500推理产品是面向边缘场景的高能效高集成度AI处理器，支持对MindIR格式模型进行推理。原先MindSpore提供了两种在Atlas 200/300/500推理产品硬件上的推理使能用法：
由MindSpore主发布包提供配套Atlas 200/300/500推理产品的版本，支持C++推理接口。
由MindSpore Lite发布包提供配套Ascend的版本，支持C++/Java两种语言进行推理。
这两种方案提供的C++ API基本一致，后续不再构建和维护两套接口，而是归一使用MindSpore Lite。
原有基于MindSpore主发布包构建的Atlas 200/300/500推理产品推理业务，可以少量修改切换到MindSpore Lite，示例如下：
编译C++工程
不再使用MindSpore 安装包，需下载MindSpore Lite C++版本包并解压在任意工作目录。目录结构如下：
mindspore-lite-{version}-linux-{arch} ├── runtime │ ├── include │ ├── lib编译时包含头文件路径改为include目录，链接动态库改为lib/libmindspore-lite.so，若需使用minddata，需同时链接lib/libminddata-lite.so。
举例，设环境变量MINDSPORE_PATH=/path/to/mindspore-lite，cmake改写为如下方式：... include_directories(${MINDSPORE_PATH}) include_directories(${MINDSPORE_PATH}/include) ... if(EXISTS ${MINDSPORE_PATH}/lib/libmindspore-lite.so) message(--------------- Compile-with-MindSpore-Lite ----------------) set(MS_LIB ${MINDSPORE_PATH}/lib/libmindspore-lite.so) set(MD_LIB ${MINDSPORE_PATH}/lib/libminddata-lite.so) endif() add_executable(main src/main.cc) target_link_libraries(main ${MS_LIB} ${MD_LIB})推理
除如下两类写法存在差异，其余输入输出获取、构造方式，执行推理接口等保持一致。
2.1 context构造
context构造方式改为如下，Ascend310DeviceInfo统一替换为AscendDeviceInfo
// 原MindSpore - auto context = std::make_shared<Context>(); - auto ascend310 = std::make_shared<mindspore::Ascend310DeviceInfo>(); - ascend310->SetDeviceID(device_id); - context->MutableDeviceInfo().push_back(ascend310); // MindSpore lite + auto context = std::make_shared<Context>(); + auto ascend = std::make_shared<mindspore::AscendDeviceInfo>(); + ascend->SetDeviceID(device_id); + context->MutableDeviceInfo().push_back(ascend);
2.2 图编译
图编译接口调整为如下，无需构造Graph对象、序列化加载，Build接口直接传入mindir模型文件即可。
// 原MindSpore - mindspore::Graph graph; - Serialization::Load(mindir_path, mindspore::kMindIR, &graph); - auto ret = model->Build(GraphCell(graph), context); // MindSpore lite + auto ret = model->Build(mindir_path, mindspore::kMindIR, context);
Q: 编译应用时报错/usr/bin/ld: warning: libxxx.so, needed by libmindspore.so, not found怎么办？
A: 寻找缺少的动态库文件所在目录，添加该路径到环境变量LD_LIBRARY_PATH中。
Q: 更新MindSpore版本后，编译应用报错WARNING: Package(s) not found: mindspore-ascend、CMake Error: The following variables are use in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: MS_LIB怎么办？
A: MindSpore 2.0开始统一了各平台的安装包，不再以-ascend、-gpu等后缀区分不同安装包，因此旧编译命令或旧build.sh中的MINDSPORE_PATH="`pip show mindspore-ascend | grep Location | awk '{print $2"/mindspore"}' | xargs realpath`"需要修改为MINDSPORE_PATH="`pip show mindspore | grep Location | awk '{print $2"/mindspore"}' | xargs realpath`"。
Q: AIPP文件怎么配置？
A: AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）AI预处理，用于在AI Core上完成图像预处理，包括改变图像尺寸、色域转换（转换图像格式）、减均值/乘系数（改变图像像素），数据处理之后再进行真正的模型推理。相关的配置介绍比较复杂，可以参考ATC工具的AIPP使能章节。