华为昇腾ModelZoo中YOLOv5模型部署遇到ACL错误和NPU设备识别问题

我在尝试将华为昇腾ModelZoo中的YOLOv5模型部署到昇腾Ascend 910环境时，遇到了模型加载失败和NPU设备无法识别的问题。具体表现为：

1. 模型加载失败：执行from modelzoo.tensorflow import YOLOv5时出现RuntimeError: ACL error, code: 507017错误。
2. NPU设备未识别：使用TensorFlow检查可用设备时，只显示CPU和GPU，没有NPU设备。

环境信息：

• 操作系统：Ubuntu 18.04
• Python版本：3.8.10
• Ascend版本：21.0.4
• CANN版本：5.0.4
• ModelZoo版本：1.0.0
• 硬件：Ascend 910，驱动版本1.0.15

已尝试的解决方案：

1. 检查Ascend环境：使用npu-smi info命令显示设备状态正常。
2. 确认CANN环境变量已正确设置：ASCEND_HOME指向/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest。
3. 验证TensorFlow是否能识别NPU设备：使用tf.config.list_physical_devices()只返回CPU设备。

具体错误日志 RuntimeError: ACL error, code: 507017 # 设备检查结果 可用设备: [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')] # 缺少NPU设备

可能的原因分析（根据官方文档）：

1. TensorFlow与CANN版本不兼容：当前TensorFlow版本可能未适配CANN 5.0.4，导致NPU设备未被正确识别。
2. 环境变量设置不完整：ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES等环境变量可能未正确配置。
3. 依赖包版本冲突：tokenizers与pyarrow等依赖包可能存在版本兼容性问题。

求助内容：

1. 请问有在类似环境下成功部署YOLOv5模型的经验吗？
2. 如何确定TensorFlow与CANN版本的兼容性？
3. 除了环境变量检查，还有哪些排查步骤？