adamzhg
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- 版本、环境信息： 1）Paddle Lite 版本：git clone的最新开发代码 2）Host 环境：Ubuntu 20.04 3）运行设备环境：华为鲲鹏服务器+Atlas 300I（3010，昇腾310） 4）CANN 7.0 - 编译/安装方式信息： 参考https://www.paddlepaddle.org.cn/lite/develop/demo_guides/huawei_ascend_npu.html 进行安装 - 错误信息： 参考官网编译了paddle-lite和进行了include、lib替换，cpu运行没有问题，npu运行报错： ./run.sh mobilenet_v1_fp32_224 imagenet_224.txt test linux arm64，cpu运行没有问题，正常打出结果； ./run.sh mobilenet_v1_fp32_224 imagenet_224.txt test...
--环境 华为鲲鹏服务器，atlas 300I推理卡（3010） Os：Ubuntu 20.04.6 Python：3.8 --首先使用cpu运行了mindspore模型： 参考https://gitee.com/mindspore-lab/mindocr#1-%E6%96%87%E5%AD%97%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%92%8C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%A4%BA%E4%BE%8B， 使用python tools/infer/text/predict_system.py --image_dir {path_to_img or dir_to_imgs} \ --det_algorithm DB++ \ --rec_algorithm CRNN 然后设置ms.set_context(device_target="CPU")为cpu推断， 使用了DB++、ch_pp_det_OCRv4、SVTR_PPOCRv3_CH进行尝试，效果较好：  --按照官网描述进行了离线推理尝试： 1、使用PPOCR 1.1参考https://gitee.com/mindspore-lab/mindocr/blob/main/docs/cn/inference/inference_thirdparty_quickstart.md 分别试了ch_pp_det_OCRv4、ch_pp_det_OCRv3、ch_pp_rec_OCRv4、ch_pp_rec_OCRv3 效果均很差。 1.2 参考https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/master/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html...
尝试将Paddleocr转到ascend 301上转换错误： 一、相关环境信息 服务器：华为鲲鹏服务器； OS：ubuntu20.04； 加速卡：Atlas 300I Model 3010（含4块Ascend 301）； mindspore-lite： 2.2.13 CANN：7.0.0.beta1 固件与驱动：1.0.22.alpha（A300-3010-npu-firmware_7.1.0.3.220.run，A300-3010-npu-driver_23.0.0_linux-aarch64.run） 二、问题描述： 1、直接使用paddle2mindir.sh脚本 ppocr_model_name设为ch_PP-OCRv4, ch_PP-OCRv4_server均报错， 报错信息为：EZ3002: Optype [Conv2D] of Ops kernel [AIcoreEngine] is unsupported. Reason: Dynamic shape...
### 🔎 Search before asking - [x] I have searched the PaddleOCR [Docs](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/) and found no similar bug report. - [x] I have searched the PaddleOCR [Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues) and found no...