器件型号： TMS320F28P559SG-Q1
尊敬的专家：
我正在尝试探索 TMS320F28P559 LaunchPad、特别是 NPU。 我可以看到、使用边缘 AI 模型编写器从最终与 Code Composer Studio 工程集成的数据中生成文件。
我想知道我们是否可以使用.tflite 文件、该文件是使用 Python tensorflow 建模和生成的。
如果它可以是锥形,我是否可以知道如何在 Python Tesnorflow 上实现这一点的逐步过程? 此外、请告诉我用于实现这一目标的工具。
谢谢、
Rajesh。
亲爱的埃米尔！
正如我在之前的消息中提到的 ( 使用 EdgeAI 生成伪影）、 明确表示我已使用边缘 AI 生成工件以对 NPU 进行编程。 因此、我认为、再次提供边缘 AI 链接是可行的 没有帮助 最大优点。 根据提供的文档中的说明、将边缘 AI 生成的模型复制到工程中。
我的问题或我的意图不是直接对 NPU 进行编程、我只想用命令调用 NPU tvmgen_default_run (&inputs、&outputs)； 正如文件 tvmgen_defaults 所说的那样！
命令 tvmgen_default_run 中清楚地提到了 tvmgen_defaults.h 由生成 边缘 AI 下面显示的示例供您参考
/*****************************************************************************/ /* Copyright (c) 2025 Texas Instruments Incorporated */ /* http://www.ti.com/ */ /* */ /* Redistribution and use in source and binary forms, with or without */ /* modification, are permitted provided that the following conditions */ /* are met: */ /* */ /* Redistributions of source code must retain the above copyright */ /* notice, this list of conditions and the following disclaimer. */ /* */ /* Redistributions in binary form must reproduce the above copyright */ /* notice, this list of conditions and the following disclaimer in */ /* the documentation and/or other materials provided with the */ /* distribution. */ /* */ /* Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the names */ /* of its contributors may be used to endorse or promote products */ /* derived from this software without specific prior written */ /* permission. */ /* */ /* THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS */ /* "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT */ /* LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR */ /* A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT */ /* OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, */ /* SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT */ /* LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, */ /* DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY */ /* THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT */ /* (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE */ /* OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. */ /* */ /*****************************************************************************/ /* * Generated by TI MCU NNC 2.1.0 * cross-compiler: C:\ti\ti_cgt_c2000_22.6.2.LTS\bin\cl2000 * cross-compiler-opts: --abi=eabi -O3 --opt_for_speed=5 --c99 -v28 -ml -mt --gen_func_subsections --float_support=fpu32 -IC:\ti\ti_cgt_c2000_22.6.2.LTS\include -IC:\ti\C2000Ware_5_04_00_00\driverlib\f28p55x\driverlib -IC:\ti\C2000Ware_5_04_00_00\device_support\f28p55x\common\include -I. -Iartifacts --obj_directory=. * input model file: C:\Users\rks68146\EdgeAIRoot\8d7ddb4dd46ce1e8\projects\7382ba70\train\20260211-121643\output\training_quantization\model.onnx * module name: default */ #ifndef TVMGEN_DEFAULT_H_ #define TVMGEN_DEFAULT_H_ #include <stdint.h> #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif /* Symbol defined when running model on TI NPU hardware accelerator */ #define TVMGEN_DEFAULT_TI_NPU #ifdef TVMGEN_DEFAULT_TI_NPU_SOFT #error Conflicting definition for where model should run. #endif /* The generated model library expects the following inputs/outputs: * Inputs: * Tensor[(1, 1, 256, 1), int8] * Outputs: * Tensor[(1, 2), int8] */ /* Input feature normalization parameters: * input_int = clip(((int32_t)((input_float + bias) * scale)) >> shift, min, max) * where (min, max) = (-128, 127) if int8 type, (0, 255) if uint8 type */ #define TVMGEN_DEFAULT_BIAS_LEN 1 #define TVMGEN_DEFAULT_SCALE_LEN 1 #define TVMGEN_DEFAULT_SHIFT_LEN 1 extern const float tvmgen_default_bias_data[] __attribute__((weak)) = {8.099171}; extern const int32_t tvmgen_default_scale_data[] __attribute__((weak)) = {154}; extern const int32_t tvmgen_default_shift_data[] __attribute__((weak)) = {7}; /* TI NPU hardware accelerator initialization */ extern void TI_NPU_init(); /* Flag for model execution completion on TI NPU hardware accelerator */ extern volatile int32_t tvmgen_default_finished; /*! * \brief Input tensor pointers for TVM module "default" */ struct tvmgen_default_inputs { void* onnx__Add_0; }; /*! * \brief Output tensor pointers for TVM module "default" */ struct tvmgen_default_outputs { void* output; }; /*! * \brief entrypoint function for TVM module "default" * \param inputs Input tensors for the module * \param outputs Output tensors for the module */ int32_t tvmgen_default_run( struct tvmgen_default_inputs* inputs, struct tvmgen_default_outputs* outputs ); #ifdef __cplusplus } #endif #endif // TVMGEN_DEFAULT_H_
上述代码 1 中有 3 个重要部分。 初始化；2. 输入和输出 3.调用 NPU 4. 等待完成。
初始化：
TI_NPU_INIT ()；
2、输入和输出：
结构 tvmgen_default_inputs｛
void* onnx__add_0;
}；
结构 tvmgen_default_outputs｛
Void*输出；
}；
调用 NPU
tvmgen_default_run (
结构 tvmgen_default_Inputs*输入、
结构 tvmgen_default_outputs*输出
)；
4.等待完成
tvmgen_default_finished；
另请参阅 * TMS320F28P55x 实时微控制器技术参考手册（修订版 C）、 ON 第 108 页 下表清楚地显示 int 9.16 是 NPU 中断、当然可以使用矢量表寄存器启用它。 但是、NPU 不适用于 PieVectTable 结构。 因此、我不明白为什么我们无法 通过调用边缘 AI 生成的函数并等待 CPU 的 NPU 中断来调用 NPU！ 我认为 Delaney Woodward 是正确的人来评论这个 
如果我的理解有误、请告诉我、并说明我需要在哪里纠正该程序才能正常工作。
谢谢、
Rajesh。
