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EAIDK310使用情况.pdf
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更新于2023-05-27
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基于EAIDK310的深度学习的硬件开发板端侧推理引擎Tengine的部署使用
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EAIDK310 使用情况

starc
目录
前言
................................................................................................................................................
1
1 EAIDK310 开发流程
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2
1.1 流程图
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2
1.2 必备技能
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3
1.3 Tengine 说明
..................................................................................................................
3
2 深度学习模型模型转换
..........................................................................................................
4
2.1 保存模型和参数
...........................................................................................................
4
2.1.1 保存模型结构和权重参数
................................................................................
4
2.1.2 只保存模型权重
................................................................................................
4
2.1.3 加载别人训练好的模型
....................................................................................
4
2.1.4 分别加载网络的结构和参数
............................................................................
4
2.2 pytorch 转 ONNX
...........................................................................................................
5
2.2.1 保存模型结构和权重参数
................................................................................
5
2.2.2 只保留模型权重
................................................................................................
5
2.3 ONNX 和 onnxruntime
...................................................................................................
6
2.4 安装 ONNX
.....................................................................................................................
7
3 Tengine 运行深度学习模型
.....................................................................................................
8
3.1 Tengine 使用流程图
......................................................................................................
8
3.2 Tengine Lite 整体框架
...................................................................................................
8
3.3 转换工具制作
...............................................................................................................
9
3.4 Tengine Lite 后端处理
...................................................................................................
9
3.5 Tengine API
...................................................................................................................
10
3.6 深度学习模型测试
.....................................................................................................
10
3.6.1 猫分类测试
......................................................................................................
10
3.6.2 人脸检测
............................................................................................................
11
4 opencv 图像处理
....................................................................................................................
13
4.1 报错及其解决
.............................................................................................................
13
4.2 opencv 库安装
.............................................................................................................
14

starc
4.3 opencv 测试
.................................................................................................................
14
5 linux 环境开发
........................................................................................................................
15
5.1 开发问题解决
.............................................................................................................
15
5.1.1 寻找安装信息
..................................................................................................
15
5.1.2 make warring
....................................................................................................
15
5.1.3 non-existent path
..............................................................................................
15
5.2 CMake
..........................................................................................................................
15
5.2.1 cmake&make 关系
...........................................................................................
15
5.2.2 自动安装
..........................................................................................................
16
5.2.3 手动安装
..........................................................................................................
16
5.2.4 报错及其解决
..................................................................................................
16
5.4 CMakeList
.....................................................................................................................
17
6 学习资料链接
........................................................................................................................
18

starc
1
前言
对本次实验用的 EAIDK310 开发板,现已初步掌握其开发流程,包括:
1. Linux 环境下程序开发流程;
2. Tengine 加速库安装与使用;
3. 深度学习模型文件转换与导入;
4. 结合使用 opencv 对图像预处理。
现就以上内容做初步整理和总结。使用深度学习框架语言 Pytorch、OpenCV 图像处理
选用 C++库、Tengine 库选用 C++的 API、主控制程序用 C++语言、开发环境为 Linux。
未选用 python 作为开发语言是因为官方 Tengine(python 版)API 文档资料较少,官
方资料大部分基于 C++语言进行开发。

starc
2
1 EAIDK310 开发流程
1.1 流程图
EAIDK310 开发板应用开发流程图如下图:
图 EAIDK310 开发流程图
首先,使用 pytorch 深度学习框架语言训练网络模型,并保存其模型结构和网络参数,
文件格式为.pth、.pt 或.pkl 格式。
其次进行深度学习模型文件格式转换,将上一步骤所得模型文件转换为 ONNX 文件格
式。ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个用于表示深度学习模型的标准,可
使模型在不同框架之间进行转移。
然后运行官方提供 Tengine 模型转换工具将 ONNX 模型文件转换为 tmfile 文件格式。
完成模型文件转换之后,在 EAIDK310 开发板烧录 Linux 系统,并配置相关程序开发环
境。运用 OpenCV 对输入图片做图像预处理,运行 Tengine 硬件加速库调用深度学习模型
文件(tmfile 文件),得到网络模型运行结果。
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