eiq训练模型使用gpu加速

### 使用EIQ框架中的GPU加速模型训练

对于希望在NXP iMX8M Plus平台上利用GPU加速来优化模型训练过程的需求，可以借助于Arm Compute Library所提供的功能集。该库特别针对基于Arm架构的CPU和GPU进行了性能上的优化处理[^2]。

当考虑通过EIQ Portal进行模型训练时，为了启用GPU加速特性，开发者应当确保安装了必要的软件包集合，这可以通过配置`IMAGE_INSTALL_append`变量实现，具体来说就是加入对arm-compute-library的支持[^3]：

IMAGE_INSTALL_append = " arm-compute-library"

值得注意的是，在实际操作过程中还需要确认所使用的深度学习框架版本兼容于目标平台，并且已经正确配置好环境以便能够识别并调用到GPU资源。例如，在使用TensorFlow Lite的情况下，则需保证其构建包含了OpenCL支持选项，从而允许应用程序访问设备内的图形处理单元来进行计算密集型任务的卸载执行[^1]。

此外，由于iMX8M Plus本身具备专用的人工智能协处理器——用于提升边缘侧推理效率而非主要面向训练场景；因此如果计划充分利用板载硬件优势开展高效能需求下的机器学习项目开发工作，建议重点考察如何更好地适配预训练模型至此类嵌入式环境中运行，而不是单纯追求本地完成大规模数据集上的迭代更新流程。

相关问题

eIQ Toolkit安装

### 如何安装 eIQ Toolkit

#### 准备工作
为了成功安装eIQ Toolkit，需确认计算机环境满足最低配置需求。通常情况下，该工具包适用于Windows操作系统，并且建议使用最新版本的Python以及必要的依赖库。

#### 下载eIQ Toolkit
访问NXP官方网站或官方指定页面下载最新的eIQ Toolkit安装文件。确保选择适合操作系统的版本进行下载[^3]。

#### 执行安装过程
双击已下载的安装程序启动安装向导。按照屏幕提示逐步完成安装设置：

- **接受许可协议**：阅读并同意软件许可条款。
- **选择安装位置**：可以选择默认目录或者自定义目标文件夹保存eIQ Toolkit。
- **组件选择**：根据实际开发需求勾选所需模块，如`eIQ Portal`, `eIQ Model Tool` 和 `eIQ Command-line Tools`等[^1]。

#### 配置环境变量
安装完成后，在系统环境中添加eIQ Toolkit的相关路径以便于后续调用命令行工具。对于Windows用户来说，这一步骤涉及编辑Path环境变量，加入类似于如下所示的具体路径（假设安装到了D盘根目录下）:

D:\eiq_toolkit\bin;

#### 测试安装成果
打开命令提示符窗口输入特定指令验证是否能够正常识别到新安装的eIQ命令行工具。例如尝试执行帮助命令获取更多信息：

eiq --help

如果一切顺利，则说明eIQ Toolkit已经成功安装完毕并且可以正常使用了。