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BMNNSDK2开发手册
  • BM1684 BMNNSDK2 入门手册
  • 一、BMNNSDK2软件包
    • 1.1 BMNNSDK2 简介
    • 1.2 BMNNSDK2 文档
    • 1.3 基本概念介绍
    • 1.4 获取BMNNSDK2 SDK
    • 1.5 安装BMNNSDK2 SDK
      • 1.5.1 环境配置-Linux
      • 1.5.2 环境配置-Windows
      • 1.5.3 环境配置-SoC
    • 1.6 更新BMNNSDK
    • 1.7 参考样例简介
    • 1.8 BMNNSDK2更新记录
    • 1.9 BMNNSDK2已知问题
  • 二、快速入门
    • 2.1 跑通第一个例子:综述
    • 2.2 跑通第一个例子:模型迁移
    • 2.3 跑通第一个例子:算法迁移
  • 三、网络模型迁移
    • 3.1 模型迁移概述
    • 3.2 FP32 模型生成
      • 3.2.1 编译Caffe模型
      • 3.2.2 编译TensorFlow模型
      • 3.2.3 编译MXNet模型
      • 3.2.4 编译PyTorch模型
      • 3.2.5 编译 Darknet 模型
      • 3.2.6 编译ONNX模型
      • 3.2.7 编译Paddle模型
    • 3.3 INT8 模型生成
      • 3.3.1 准备lmdb数据集
      • 3.3.2 生成FP32 Umodel
      • 3.3.3 生成INT8 Umodel
      • 3.3.4 精度测试
      • 3.3.5 生成INT8 Bmodel
      • 3.3.6 auto_cali一键量化工具
    • 3.4 实例演示
      • 3.4.1 create_lmdb_demo
      • 3.4.2 classify_demo
      • 3.4.3 face_demo
  • 四、算法移植
    • 4.1 算法移植概述
    • 4.2 C/C++编程详解
    • 4.3 Python编程详解
    • 4.4 解码模块
    • 4.5 图形运算加速模块
    • 4.6 模型推理
    • 4.7 实例演示
  • 五、打包和发布
    • 5.1 概述
    • 5.2 PCIE加速卡模式
    • 5.3 SOC模式
  • 附录
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在本页
  • 1.5.3.1 开发环境配置
  • 1.5.3.2 关闭默认算法服务
  • 1.5.3.3 运行环境配置
  1. 一、BMNNSDK2软件包
  2. 1.5 安装BMNNSDK2 SDK

1.5.3 环境配置-SoC

1.5.3.1 开发环境配置

对于SoC模式,模型转换也需要在docker开发容器中完成;C/C++程序也建议在docker开发容器中使用交叉编译工具链编译生成可执行文件后,再拷贝到Soc目标平台运行。docker开发容器的配置参照前述章节相关内容。

若您希望直接在SoC中进行C/C++程序的编译,请从SDK中拷贝编译所需的头文件至SoC平台中,并在makefile或CMakeList中设置好相应的路径。

1.5.3.2 关闭默认算法服务

SE5盒子默认预置了人脸抓拍识别的应用,若您想关闭预置的算法应用,请先ssh登录到盒子终端,再执行命令关闭:

# ssh登录盒子终端,默认用户名和密码均为linaro
ssh linaro@<SE5_IP>
#  盒子终端内部
cd /bm_bin
./bm_switch2box
# 执行后盒子将自动重启
# 若您想启动默认的算法应用,请重新进行SD卡刷机。

注意:SE5盒子自带的操作系统并没有桌面系统;只有预置了人脸抓拍识别应用的盒子才带有webUI界面,HDMI接口有信号输出;官网提供的卡刷包为干净系统的卡刷包,不带人脸抓拍识别应用,HDMI接口无信号输出,不带webUI界面。若您想使用预置了人脸抓拍应用的固件,请联系我们的技术支持获取。

1.5.3.3 运行环境配置

对于SoC平台,内部已经集成了相应的SDK运行库包,位于/system目录下,只需设置环境变量即可。

# 设置环境变量
export PATH=$PATH:/system/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/system/lib/:/system/usr/lib/aarch64-linux-gnu
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/system/lib
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最后更新于3年前