vitis AI使用方法

时间: 2023-05-26 08:02:04 浏览: 91
Vitis AI 是 Xilinx 公司推出的面向边缘AI应用的综合开发环境，可以支持Keras，TensorFlow和Caffe等一系列深度学习框架的模型优化和部署。以下是Vitis AI的使用方法： 1. 下载并安装Vitis AI Vitis AI可在Xilinx公司简介页下载，也可在官网上下载。下载后按照安装说明进行安装。 2. 创建项目 创建Vitis AI项目需要 Vitis AI 以及支持的硬件平台。平台支持 Ultra96、ZCU104、Alveo U250 等等，开发板需要使用 PYNQ 作为操作系统。在PYNQ环境下，可以打开缺省安装好的终端，进入Vitis AI目录下，使用以下命令创建项目. ``` source /opt/vitis_ai/setup.sh ``` ``` vitis_ai_compiler ``` 3. 选定深度学习框架 选定需要使用的框架，Vitis AI支持的框架包括TensorFlow、Caffe、Keras和ONNX等。对于Pynq而言，需要 手动编译Caffe或TensorFlow等框架，也可以选择已经编译好的模型。 4. 选择模型 用户需要将模型转化为量化模型或是进行裁剪时，需调用Xilinx提供的quantizer和pruner工具一步步进行操作。如果需要直接使用一个已经训练好的模型，可以选择 Vitis AI 中预训练好的模型。 5. 优化模型 Vitis AI在使用量化和裁剪等功能后，可以使用针对AI加速的DPU IP作为部署目标。使用DPU IP的目的是，DPU IP是专为AI推理加速而设计的硬件单元，并且在 Vitis AI 中已经对完整的神经网络架构做了适配的模型库。 6. 部署和测试 完成模型优化和调试后，使用Vitis AI提供的shell脚本及SDK对模型进行编译和测试。编译后部署到FPGA板子上即可，执行一段测试脚本即可运行并评估程 度。 以上便是Vitis AI的简略使用方法。由于平台及硬件不同，详细的操作流程会略有不同。用户应该根据输入输出数据及框架选择手册中对应的执行方式。

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xilinx vitis ai使用方法

xilinx vitis AI工具介绍 安装方法 算法部署
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Vitis-AI3.0版本（gpu版本）pytorch及pytorch优化器docker镜像

本资源为Vitis-AI3.0版本docker镜像的.tar文件的下载链接，适用于NVIDIA显卡硬件平台，内置pytorch量化编译器镜像以及pytorch优化器镜像 使用方法： 使用docker load指令将镜像文件导入后（导入后可以使用docker ...
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Vitis-AI:Vitis AI是Xilinx的开发堆栈，用于在Xilinx硬件平台（包括边缘设备和Alveo卡）上进行AI推理

Xilinx:registered:Vitis:trade_mark:AI是在Xilinx硬件平台（包括边缘设备和Alveo卡）上进行AI推理的开发堆栈。 它由优化的IP，工具，库，模型和示例设计组成。 设计时考虑到了高效率和易用性，充分发挥了Xilinx ...

vitis AI的安装方法

很高兴为您提供关于Vitis AI的安装方法。 首先，您需要安装Vitis AI软件包，以及针对您的硬件平台适配的ZCU102板卡的SD Card镜像。 Vitis AI软件包可从Xilinx官网的下载页面下载，下载地址为：https://www.xilinx.com/member/forms/download/xef.html?filename=xilinx-ai-1.1.0.tar.gz。您需要登录Xilinx账户才能下载该软件包。 接下来，您需要为您的硬件平台适配ZCU102板卡的SD Card镜像。您可以根据Xilinx官网提供的指南进行操作，具体步骤如下： 1.首先，将您的ZCU102板卡连接到电脑，并通过串口终端登录板卡。 2.接着，您需要进入ZCU102板卡的Linux系统，并安装Vitis AI的依赖库。您可以使用以下命令进行安装： sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-opencv python3-pil python3-pil.imagetk python3-tk 3.创建一个新的SD Card分区，并将其格式化为ext4。您可以使用以下命令： sudo fdisk /dev/mmcblk0 4.按照提示创建一个新的分区，并写入磁盘。 5.格式化新分区为ext4文件系统，并在其上挂载一个新的目录，例如/mnt/sdcard。您可以使用以下命令： sudo mkfs.ext4 /dev/mmcblk0p3 sudo mkdir /mnt/sdcard sudo mount /dev/mmcblk0p3 /mnt/sdcard 6.下载并解压缩ZCU102板卡的SD Card镜像。您可以使用以下命令： wget https://www.xilinx.com/bin/public/openDownload?filename=vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img.tar.gz tar -xzvf vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img.tar.gz 7.使用dd命令将SD Card镜像写入新分区。注意修改if指向对应的SD Card镜像路径，例如/mnt/sda1/vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img： sudo dd if=/mnt/sda1/vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img of=/dev/mmcblk0p3 8.卸载SD Card并将其插入ZCU102板卡，启动板卡并使用它。 至此，您的Vitis AI已经成功安装并配置。希望这些步骤对您有所帮助！

vitis Ai3.0

Vitis AI 3.0是Xilinx推出的一款人工智能开发平台。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你可以按照以下步骤来使用Vitis AI 3.0： 1. 首先，你需要克隆Vitis AI存储库并获取示例、参考代码和脚本。使用以下命令克隆存储库： git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI cd Vitis-AI 2. 接下来，你需要启动Vitis AI的Docker容器。根据你之前安装的框架选择相应的命令。例如，如果你安装了pytorch-gpu版本，可以使用以下命令： cd <Vitis-AI install path>/Vitis-AI ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-opt-pytorch-gpu:latest 3. 在启动Docker容器后，你将看到类似于引用\[3\]中的输出。这表示你已经成功设置了Vitis AI的环境。你可以使用以下命令激活Vitis AI的pytorch环境： conda activate vitis-ai-pytorch 通过按照以上步骤，你可以开始使用Vitis AI 3.0进行人工智能开发。请注意，这只是一个简要的概述，具体的操作步骤可能会因为你的环境和需求而有所不同。建议你参考Xilinx官方文档和资料以获取更详细的指导和信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Xilinx Ubuntu环境下docker&Vitis AI 3.0基于GPU的环境安装](https://blog.csdn.net/lzq6261/article/details/129909204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Vitis-AI 3.0 GPU Docker 安装踩坑及修改](https://blog.csdn.net/QHY0227/article/details/130750089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

vitis ai 工程实现

Vitis AI 是一种面向深度学习和人工智能的开发工具和平台。它提供了丰富的软硬件资源和全面的工具链，使开发者能够快速高效地进行深度学习模型的开发、优化和部署。 首先，使用 Vitis AI 进行工程实现需要一台支持FPGA加速的硬件平台，如 Xilinx Alveo 加速卡。Vitis AI 与硬件平台紧密结合，充分发挥了FPGA加速的优势，能够在保持高性能的同时，降低功耗和延迟。 其次，开发者需要使用 Vitis AI 提供的工具集进行模型的开发和优化。Vitis AI 支持多种深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，并提供了对应的编译器、优化器和量化器，使得模型能够在硬件上高效地运行。开发者可以通过模型的分析和优化，进一步提升性能和减小资源占用。 最后，Vitis AI 还提供了部署工具和运行时库，使得将优化后的模型部署到目标平台变得简单易用。开发者可以通过图形化界面或命令行工具，快速完成模型的部署和集成。运行时库提供了一系列API和函数，方便开发者进行模型加载、推理和结果获取。此外，Vitis AI 还支持云端和边缘设备的部署，提供了灵活多样的部署方式。 综上所述，Vitis AI 工程实现具备硬件平台、开发工具集和部署运行时库三个关键要素。它能够帮助开发者快速构建和部署高性能深度学习应用程序，为人工智能领域带来更大的发展潜力。

基于VITIS AI部署卷积神经网络的教程

Vitis AI是赛灵思公司推出的AI开发平台，提供了丰富的工具和库，可以帮助开发者更快、更方便地部署深度学习模型。 要基于Vitis AI部署卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），需要进行以下步骤： 1. 准备硬件平台：Vitis AI支持多种硬件平台，包括Zynq UltraScale+ MPSoC、Zynq-7000 SoC、Versal ACAP等。首先需要选择一款支持Vitis AI的硬件平台，并搭建好开发环境。 2. 准备训练好的模型：使用深度学习框架，如TensorFlow、Caffe或PyTorch等，训练好自己的卷积神经网络模型，并将其导出为ONNX格式。 3. 使用Vitis AI工具链进行优化：使用Vitis AI提供的工具链对ONNX格式的模型进行优化，包括量化、剪枝、编译等，以达到更好的性能和更小的模型大小。 4. 部署模型到硬件平台：使用Vitis AI提供的API和库，将优化后的模型部署到目标硬件平台上，实现加速运算。 以上就是基于Vitis AI部署卷积神经网络的大致步骤。具体操作细节可以参考Vitis AI官方文档或教程。

list index out of range vitis ai

list index out of range是一个常见的错误消息，它表示你正在尝试访问列表中不存在的索引。这通常是由于索引超出列表长度或列表为空导致的。要解决这个问题，你可以检查列表的长度，并确保索引在有效范围内，或者确保列表不为空。 在你提供的引用中，没有明确提到vitis ai中的list index out of range错误。请提供更多上下文或具体的代码行，以便我能够更好地理解你的问题并提供帮助。

vitis-ai dpu硬件工程

vitis-ai dpu硬件工程是一种高度专业化、面向人工智能领域的硬件工程解决方案。该方案为使用者提供了一个可扩展、可定制和高效的硬件平台，旨在满足当今和未来AI应用的要求。 该技术的核心是一个深度神经网络处理器（DPU），该处理器的结构非常紧凑、高效，旨在降低AI算法的执行时间和功耗。以Vivado为基础，综合运用了各种数字信号处理技术和专用IC设计技术，vitis-ai dpu硬件工程使我们可以利用FPGA来实现各种类型的神经网络。 相比于传统的芯片设计，vitis-ai dpu硬件工程的设计流程更加高效且易于掌握。其开发流程可以视作一个工具链，包括硬件设计、SDSoC软件工具和PetaLinux操作系统的开发。 vitis-ai dpu硬件工程为使用者提供了一种更加高效、可靠、精密的AI应用解决方案，是未来AI应用设计不可或缺的一部分。通过使用这种技术工具，我们可以轻松开发和部署各种类型的AI应用，从而快速推动技术创新和商业发展。

vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar

vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar是一个软件文件。Vitis AI是一个开发平台，用于在赛灵思开发板上进行人工智能应用的开发和优化。DNNDK代表深度神经网络开发工具包，它提供了一套工具和库，用于在赛灵思平台上优化和执行深度学习模型。XRT是赛灵思软件栈中的Xilinx运行时，它是一组软件库和驱动程序，用于支持使用赛灵思开发板进行加速计算和计算架构。vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar实际上是一个打包文件，其中包含了Vitis AI、DNNDK和XRT的运行时库和支持工具。用户可以将该文件下载并解压，然后在赛灵思开发板上安装和配置相应的软件和工具，以便进行人工智能应用的开发和优化。总之，vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar是一个帮助开发者在赛灵思开发板上进行人工智能应用开发的软件包。

VITIS软件详细介绍

Vitis是一款由赛灵思（Xilinx）公司推出的开发工具套件，旨在帮助开发人员更快、更简单地利用FPGA和SoC实现各种应用。该套件包含了多个工具和库，可以帮助开发人员进行硬件设计、软件开发、编译优化和调试等方面的工作。 Vitis包含以下几个主要组件： 1. Vitis核心开发工具：包括Vivado、Vitis IDE、Vitis AI和SDSoC等工具，提供了完整的开发环境，支持从硬件设计到软件开发的全流程。 2. Vitis库：包括Vitis中的各种库，如Vitis Vision库、Vitis DSP库等，可以帮助开发人员更快地实现各种应用。 3. Vitis AI：为深度学习开发提供了一系列工具和库，支持多种框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等。 4. Vitis仪表板：为应用提供了可视化接口，方便用户对应用进行监控和调试。 总的来说，Vitis是一款非常全面、易用的开发工具套件，可以帮助开发人员更快、更简单地实现各种应用。

linux 安装vitis

要在Linux上安装Vitis，您可以使用通过Petalinux工具包生成的Linux系统或者移植了Ubuntu文件系统的Linux系统。这两个版本都是基于内核版本为5.4.0-xilinx-v2020.2的Linux系统。安装Vitis的具体步骤如下： 1. 首先，确保您的Linux系统已经安装并配置好了必要的依赖项，如编译器、库文件等。 2. 下载Vitis的安装包，并将其解压到您选择的目录。 3. 打开终端，使用管理员权限登录您的Linux系统。 4. 进入Vitis安装包的目录，并执行安装脚本。根据提示，选择安装路径和其他相关选项。 5. 完成安装后，检查Vitis的安装是否成功。可以通过运行命令vitis -version来验证安装是否正确。 如果您遇到了问题，可以参考相关的错误信息和日志来解决。此外，您还可以尝试在Linux下安装Vitis来解决在Windows下安装Vitis的问题。 需要注意的是，具体的安装步骤可能会因为不同的Linux发行版或版本而有所差异。建议您参考Xilinx官方文档或者相关论坛来获取更详细的安装指南。 希望这些信息对您有所帮助！123 #### 引用[.reference_title] - *1* [EBAZ 4203 Linux 镜像](https://download.csdn.net/download/icevolcano/87590457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Linux 下安装vitis 2020.1](https://blog.csdn.net/liubaosen/article/details/109026065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [在linux下安装VITIS-AI人工智能开发环境配置](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/121747539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

xilinx ai 教程

Xilinx AI教程是一种为了帮助人们学习和应用Xilinx AI技术的资源。这个教程旨在引导学习者了解Xilinx AI工具和平台的基本概念，以及如何使用这些工具来开发和部署AI解决方案。 Xilinx AI教程提供了全面的指导，涵盖了从基本概念到高级技术的各个层面。它介绍了Xilinx的AI平台和相关工具，如Vitis AI和DNNDK，这些工具是开发人员在Xilinx FPGA上进行深度学习推理和训练的重要工具。此外，教程还探讨了在使用这些工具时可能遇到的常见问题和挑战，并提供了解决方案和最佳实践。 Xilinx AI教程适用于各种技术背景和经验水平的学习者。它以易于理解和实践的方式呈现材料，帮助初学者快速上手和理解AI概念。对于有经验的开发人员，教程提供了深入的技术信息和示例，帮助他们解决更复杂的问题和优化AI解决方案。 通过Xilinx AI教程，学习者将能够了解如何使用Xilinx AI平台构建高性能、低功耗的AI解决方案。他们将学会使用Vitis AI和DNNDK工具进行模型开发、训练和部署，以及如何优化和调试他们的解决方案。这将有助于他们掌握AI在各种应用领域的应用，如计算机视觉、自动驾驶和边缘智能等。 总之，Xilinx AI教程是一个非常有价值的资源，它提供了学习和应用Xilinx AI技术所需的完整指导。无论是初学者还是有经验的开发人员，都可以从中获得宝贵的知识和技能，进一步推动AI的发展和应用。

如何用vits训练模型

要用 Vitis AI 训练模型，需要以下步骤： 1. 准备数据集：需要一个训练数据集和一个验证数据集。 2. 选择模型：可以选择预训练模型或自定义模型。 3. 配置训练环境：需要安装 Vitis AI，并配置好 CUDA 和 cuDNN。 4. 定义训练任务：需要定义损失函数、优化器和评估指标。 5. 训练模型：可以使用 Vitis AI 的训练工具进行训练。 6. 评估模型：可以使用 Vitis AI 的评估工具对模型进行评估，并确定是否需要进一步调整参数。 7. 保存模型：训练完成后，可以保存模型以便以后使用。 以上是 Vitis AI 训练模型的大致流程。具体的实现细节请参考 Vitis AI 的官方文档。

DPU训练yolov5

嗨！对于在DPU上训练Yolov5，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，你需要安装好Xilinx DPU软件库和相关工具，确保你的开发环境中包含了PetaLinux和Vitis AI。 2. 下载Yolov5的源代码，并根据你的需求进行相应的修改。 3. 在PetaLinux中为你的目标平台创建一个新项目，并进行配置。 4. 将Yolov5的源代码导入到PetaLinux项目中，并将相关文件添加到项目的源文件目录中。 5. 在Vitis AI中创建一个新工程，并选择你的目标平台。 6. 在Vitis AI中，使用DPU IP集成器将DPU模型添加到工程中。 7. 使用Vitis AI的编译器编译和优化你的模型。 8. 生成可执行文件，并将其下载到DPU上进行运行。 这些步骤提供了一个大致的概述，但具体的细节和操作步骤可能因你选择的硬件平台和软件版本而有所不同。确保参考相关文档和教程，以获得更详细的指导。

cnn训练好的模型如何转换成pynq可用格式

将CNN模型转换为PYNQ可用格式的一种常见方法是使用Xilinx的Vitis AI工具套件。以下是一些步骤： 1. 首先，您需要将CNN模型导出为ONNX格式。ONNX是一种通用的深度学习模型格式，可跨不同的框架和硬件平台使用。 2. 安装Vitis AI工具套件。您可以从Xilinx的官方网站上下载和安装。 3. 使用Vitis AI工具套件中的“Model Compiler”工具将ONNX模型编译成PYNQ可用的DPU（Deep Learning Processing Unit）格式。这个过程会生成一个DPU模型文件和一个头文件。 4. 在PYNQ板子上运行生成的DPU模型文件。这可以通过使用PYNQ的DPU库和Jupyter Notebook来实现。您可以在Jupyter Notebook中编写Python代码来加载和运行DPU模型。 需要注意的是，这个过程可能会因为您的CNN模型和PYNQ板子的硬件资源不同而有所不同。但是，以上步骤可以作为一个大致的参考来帮助您将CNN模型转换为PYNQ可用格式。

pytorch-nndct 安装

要安装pytorch-nndct，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保您已经正确安装了pytorch和torchvision。可以通过以下命令检查它们的安装情况： import torch import torchvision 2. 接下来，您需要安装Vitis-AI工具库。您可以在Xilinx官方网站上下载并安装最新版本的Vitis-AI。 3. 安装Vitis-AI后，您可以使用conda创建一个新的环境，并激活该环境： conda create -n vitis-ai python=3.7 conda activate vitis-ai 4. 在激活的vitis-ai环境中，使用以下命令安装pytorch-nndct： conda install pytorch-nndct -c xilinx 5. 安装完成后，您可以使用以下命令验证pytorch-nndct是否成功安装： import torch_nndct 请注意，安装pytorch-nndct可能需要一些时间和依赖项下载。确保您的网络连接稳定，并等待安装过程完成。

kv260部署yolo

要在KV260开发板上部署Yolo模型，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，将之前的xmodel文件拷贝到KV260开发板上的指定目录。根据引用，你需要将xmodel文件拷贝到/usr/share/vitis_ai_library/models/yolov4_body/目录下。 2. 接下来，你需要安装KV260的DPU Benchmark工具，用于性能测试和验证。根据引用，你可以使用以下命令进行安装：sudo dnf install kv260-dpu-benchmark.k26_kv。 3. 确认安装成功后，你可以使用sudo xmutil listapps命令来查看已安装的应用程序列表。根据引用，你应该能看到相关的信息。 4. 接下来，你需要准备好KV260开发板所需的输入数据。具体的数据准备方式会根据你使用的Yolo版本和数据集而有所不同。你需要确保输入数据的格式和大小与模型要求一致。 5. 一切准备就绪后，你可以使用Vitis AI工具链来进行模型编译和部署。具体的编译和部署步骤会根据你使用的版本和工具链而有所不同。你可以参考相关的文档或教程来了解如何使用Vitis AI进行编译和部署。 通过以上步骤，你应该能够成功地在KV260开发板上部署Yolo模型。请根据具体的需求和环境进行相应的调整和配置。

vivado 历史版本

Vivado 是一个由 Xilinx 公司开发的集成电路设计工具套件，用于 FPGA 和 SoC 的设计和开发。以下是 Viv 的历史版本： 1. Vivado 2012.1：Vivado 的首个版本，引入了基于 IP 的设计方法和新的设计流程。 2. Vivado 2013.1：增加了可编程逻辑器件的支持，提供了更多的开发板支持。 3. Vivado 2014.1：引入了 UltraScale 架构的支持，并提供了更多的 IP 核。 4. Vivado 2015.1：加入了对 Zynq UltraScale+ MPSoC 的支持，并改进了综合、实现和验证工具。 5. Vivado 2016.1：增加了对 Pynq 开发板和 HLS（High-Level Synthesis）的支持。 6. Vivado 2017.1：引入了 Partial Reconfiguration 功能，并提供了更多的 IP 核和开发板支持。 7. Vivado 2018.1：提供了更多针对 UltraScale+ 和 Versal 架构的优化和增强功能。 8. Vivado 2019.1：引入了对 Versal ACAP 架构的支持，并改进了时序分析和布局布线工具。 9. Vivado 2020.1：增加了对 Vitis AI 的集成支持，并提供了更多的 IP 核和开发板支持。 这些只是 Vivado 的一些主要版本，Xilinx 公司还定期发布更新和修复程序，以提供更好的性能和功能。

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def charlist(): li=[] for i in range('A','Z'+1): li.append(i) return li

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