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[参考译文] TDA4VH-Q1：C7x tivxchiangVisionAllocMem 错误

admin
Guru**** 2328790 points
请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1507076/tda4vh-q1-c7x-tivxalgivisionallocmem-error

器件型号：TDA4VH-Q1
Thread 中讨论的其他器件：TDA4VH

工具/软件：

尊敬的 TI 专家：

  在 TDA4VH 平台上基于 SDK 10.01运行 TIDL 模型时、会失败。 检查 C7x 日志时、会显示指示"内存分配失败"的错误消息。 哪个内存不足？ 我们需要在大小上调整哪个内存块？

谢谢、此致。

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    您好、

    很可能是因为内存映射中的暂存内存大小为128MB、并且您尝试分配的暂存内存超过200MB。 在哪里需要如此大的暂存存储器？  

    /*用于临时内存的 c7x_4的不可缓存 DDR 的虚拟地址[大小128.00 MB ]*/
    #define DDR_C7X_4_Scratch_non_cacheable_ADDR (0x110000000u)
    #define DDR_C7X_4_Scratch_non_cacheable_size (0x08000000u)

    此致、

    Brijesh

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    您好、

    我很高兴收到您的回复。  在修改SCRATCH_NON_CACHEABLE_SIZE为384MB 之后、我们不再看到初始内存分配失败错误。 但是、TIDL 初始化现在会失败、并显示一个错误、如下面的屏幕截图所示。 附加的文件包含完整的 C7x 日志、来自应用的运行时日志以及 TIDL 模型导入日志。 您能帮助分析一下这个问题吗？ 非常感谢。

    e2e.ti.com/.../2308.app.txte2e.ti.com/.../2308.remote.log

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    您好、

    但我们不能只是更改这个宏、它是内存的一部分、因此要增加该部分、您需要更新 Vision Apps 映射。 有一个 python 脚本来更新存储器、那么您可以使用此脚本来更新存储器映射、然后尝试您的模型吗？  

    此致、

    Brijesh

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    您好、

      是的、我们使用该 Python 脚本进行修改。 上面提到的缩写是指DDR_C7X_4_SCRATCH_NON_CACHEABLE_SIZE。 更改后、它不再显示内存分配失败错误、而是显示屏幕截图中显示的错误。

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    您好、

    抱歉、我不确定这个错误、并会请求我们的 TIDL 专家在此处提供帮助

    此致、

    Brijesh  

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    尊敬的 Jia：

    您能否为将来的请求提供实际文本而不是屏幕截图？  E2E 帖子可搜索、图像搜索不好。   

    谢谢您、

    Chris

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    提供的错误消息指示VX_ZONE名称空间初始化存在问题。 以下是一个格式化简洁的回复、可帮助解决这些错误：

    要排除故障并解决这些错误、我们来分析给定的错误消息：

    • WorkloadUnitexec_AllocateAndComputeSize: Error: getHandleSizeFuncPtr for Processing link is Null;该错误表明访问句柄大小函数指针存在问题。 这可能是由于代码中缺少或不正确的句柄大小。

    • WorkloadUnitExec_Init: Error: context size null VX_ZONE_ERROR: [tivxAlgiVisionCreate:339] Calling ialg.algInit failed with status = -1120此错误表示algInit函数初始化有问题。 错误消息指定contextSize句柄为空、-1120状态代码表明输入参数存在问题。

    潜在原因

    根据这些错误、可能的原因可能是：

    • 代码中的句柄大小不正确或缺失
    • VX_ZONE名称空间的内存不足
    • 算法初始化中的句柄大小缺失或不正确

    故障排除步骤

    1. 验证手柄尺寸：确保包括所有必要的手柄尺寸并与预期值匹配。
    2. 检查算法初始化：验证算法初始化过程是否正确、包括处理可能发生的任何错误。

    其他建议

    如果在解决这些潜在原因后仍遇到问题、请考虑：

    • 检查代码的任何最新更改或更新
    • 检查算法的逻辑并确保其与预期行为一致
    • 验证初始化过程中使用的输入参数
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    TI__Guru**** 2328790 points
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    尊敬的 Adam：

    您能否获得模型和执行环境(配置文件、命令行等)的副本？   我想尝试在本地复制错误。

    此致、

    Chris

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    我们已经尝试了单层网格样本模型、但在 TDA4VH 运行时发生了相同的错误；我们能否先尝试测试这个单层模型？

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    当然、如果它演示了错误、请附上它、我可以尝试一下。  此外、还要复制配置和命令行。

    此致、

    Chris

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    TI__Guru**** 2328790 points
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    压缩后的文件包含网络模型和导出的配置文件。使用的工具是 RTOS 工具。

    e2e.ti.com/.../gridsample.zip

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    尊敬的 Hongyao：

    以下是运行该模型的方法。  我正在使用 OSTR 说明、因为我们鼓励每个人直接使用 OSRT 而不是 TIDLRT。

    1. cd 进入 examples/osrt_python/advanced_examples/unit_tests_validation/ort
    2. 编辑../ common_utils.py 并添加模型配置"请参阅配置"(注意 model_base_path 为./ unit_test_models)
    3. 通过(从 ort/)： python3 ./onnxrt_ep.py -c -m fast_bev_bilinear 编译模型
    4. 通过以下方式运行模型： python3 ./onnxrt_ep.py -m fast_bev_bilinear
    5. 您可能必须创建目录(从 ort/) mkdir -p ../outputs/output_test/onnx/fast_bev_bilinear.onnx_/bev_encoder

    配置

    'fast_bev_bilinear':{
    'model_path'：os.path.join (models_base_path、'fast_bev_bilinear.onnx ')、
    'source':{model_url':'mmummy','opt': true},# URL 不相关,如果模型存在于指定的路径中
    'num_images'：numImages,
    'TASK_TYPE'：'CLASS'
    }、

    我附加了示例编译并运行输出。  这将从 TIDL 的角度解决您的问题。  您的驱动程序应用程序可能存在超出我专业领域的问题。

    此致、

    Chris

    e2e.ti.com/.../example_5F00_compile.txte2e.ti.com/.../example_5F00_run.txt

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    您好、Chris、

    您使用的"fast_bev_bilinear"模型是什么？ 此模型是否与客户的网格样本模型错误相关？

    此致、

    Adam

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    尊敬的 Adam：

    我正在 从其中一个 zip 文件中使用 fast_bev_bilinear.onnx。

    此致、

    Chris

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    TI__Guru**** 2328790 points
    请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    尊敬的 Hongyao：

    请 针对每个 E2E 坚持一个主题。  既然您要使用另一个模型、最后一个问题是否已解决？  如果没有、请专注于解决原始问题、然后再跳到更复杂的问题。

    此致、

    Chris

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    您好、Chris、

    将 SDK 升级到版本11.0后、该问题将得到解决。

    谢谢！

    李云杰