新建应用工程方式
- 进入工程创建页面。
- MindStudio欢迎界面：单击“New Project”。
- MindStudio工程界面：在顶部菜单栏中选择。
- 在“New Project”窗口中，选择“Ascend App”，选择工程类型，如图1。（若工程类型名称显示不全，鼠标悬停于工程类型名称处，则工程类型名称可以完整显示。）
CANN Version：当前激活的CANN版本，可通过单击右侧“Change”进行变更，具体功能使用请参见切换/激活CANN包。
如未在MindStudio中配置CANN，部分应用工程可能无法正常显示。
以下两项为MindSDK空白工程，仅包括开发框架的工程，不含具体的代码逻辑：
- MindX SDK Project(C/C++)
- MindX SDK Project(Python)
以下两项为MindSDK样例工程，基于MindSDK开发的模板工程：
- Detection and Classification(C++)
- Detection and Classification(Python)
- 单击“Next”，进入配置工程相关参数。如表1所示。
表1 工程参数说明 参数
说明
Project name
工程名称，自行配置。
Project location
工程默认保存路径，用户可自定义。（对于首次使用MindStudio的用户，该项默认为“$HOME/MindstudioProjects”。）
More Settings
“Module name”：模块名，默认与“Project name”一致。
“Content root”：根目录下路径。
“Module file location”：模块文件路径。
单击“Project format”右侧选框，出现下拉菜单。- .idea（directory-based）：创建项目的时候创建一个.idea的项目录来保存项目的信息，默认选项。
- .ipr（file-based）：项目配置文件来保存项目的配置信息。
- 单击“Finish”，完成工程创建。成功创建工程后，工程目录的主要结构如下，请以实际创建结果为准。MindSDK样例工程需要用户下载样例的输入图片，新建Detection and Classification(C++)请上传到工程文件夹的“C++”目录下，新建Detection and Classification(Python)请上传到工程文件夹的“python”目录下，若目录不存在请自行创建。
- MindX SDK Project(C++)：
├── 工程名 ├── build //存放cmake依赖文件。 │ └── cmake ├── CMakeLists.txt //编译脚本，调用src目录下的CMakeLists文件。 ├── config │ ├── logging.conf //日志配置文件。 │ └── sdk.conf ├── out //存放编译出的可执行文件。 │ └── config └── src ├── CMakeLists.txt //编译脚本。 └── main.cpp //主函数的实现文件，当前主函数内无代码逻辑。 - MindX SDK Project(Python)：
├── 工程名 ├── config //存放配置文件。 │ ├── logging.conf │ └── sdk.conf ├── .idea │ ├── misc.xml │ ├── modules.xml │ └── workspace.xml ├── main.py //运行入口。 ├── 工程名.iml └── .project
- Detection and Classification(C++)：
工程目录中的.pipeline文件具体可参照可视化流程编排自行准备与编辑。MindSDK样例工程中已经准备好.pipeline文件以供用户使用，无需准备。
├── 工程名 ├── build //存放cmake依赖文件。 ├── C++ //存放cmake依赖文件。 │ ├── bert_input │ ├── CMakeLists.txt //实际的编译脚本文件。 │ ├── main.cpp //样例入口。 │ ├── main_tensorinfer.cpp │ ├── README.md //样例代码说明。 │ └── run.sh ├── models //存放模型相关文件。 │ ├── bert //此样例中未用到。 │ ├── fasterrcnn //此样例中未用到。 │ ├── resnet50 │ └── yolov3 └── pipeline //存放pipeline文件。 │ ├── BertMultiPorts.pipeline │ ├── FasterRcnn.pipeline │ ├── Sample.pipeline │ ├── SamplePlugin.pipeline │ ├── SplitterNms.pipeline │ └── VideoObjectDetection.pipeline └── CMakeLists.txt //编译脚本，调用src目录下的CMakeLists文件。
- Detection and Classification(Python)：
工程目录中的.pipeline文件具体可参照可视化流程编排自行准备与编辑。MindX SDK样例工程中已经准备好.pipeline文件以供用户使用，无需准备。
├── 工程名 ├── models //存放模型相关文件。 │ ├── bert │ ├── fasterrcnn │ ├── resnet50 │ └── yolov3 ├── pipeline //存放pipeline文件。 │ ├── BertMultiPorts.pipeline │ ├── FasterRcnn.pipeline │ ├── Sample.pipeline │ ├── SamplePlugin.pipeline │ ├── SplitterNms.pipeline │ └── VideoObjectDetection.pipeline └── python //存放Python脚本文件。 ├── main.py //样例入口。 ├── main_tensorinfer.py ├── README.md //样例代码说明。 └── run.sh
- MindX SDK Project(C++)：
导入应用工程方式
- 导入工程文件，可通过选择以下任意一种方式完成。
- MindStudio欢迎界面：单击“Open”，选择需要导入的工程，单击“OK”确认导入。
- MindStudio工程界面：在顶部菜单栏中选择或单击工具栏中的
，选择现有工程打开。
如该工程存在代码风险，在打开时会弹出信任窗口。
- 如该工程源码可被信任且安全，请单击“Trust Project”。（可通过勾选“Trust project in <工作区目录>”复选框信任该目录下的所有工程。）
- 如该工程不被信任，仅用于查看其中源码，请单击“Preview in Safe Mode”进入安全模式预览。
- 如放弃打开该工程，请单击“Don't Open”取消工程导入操作。
- 若工作窗口已打开其他工程，会出现确认提示。
- 选择“This Window”，则直接在当前工作窗口打开新创建的工程。
- 选择“New Window”，则新建一个工作窗口打开新创建的工程。
- 成功导入工程后，工程目录以树状呈现，请以实际创建结果为准。