[参考译文] TDA4AL-Q1：TDA4AL

admin

Guru**** 1981085 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/1211663/tda4al-q1-tda4al

器件型号：TDA4AL-Q1

您好！

我已经尝试从电路板上的此处安装 edge-ai-tidl 工具包： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools

我使用了标签：08_06_00_03

并按照以下步骤操作：

Git 克隆 github.com/.../edgeai-tidl-tools.git
CD edgeai-tidl-tools
请结账
导出 SOC=
导出 tidle_tools_path=$(pwd)

已将 model 和 model_imperions 文件夹复制到 edgeai-tidl-tools 文件夹。并运行以下命令：

mkdir 生成&& CD 生成

cmake ../examples && make -j && cd .. This results in the following error:

2 年多前

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

您好、Ashay、

似乎您错过了运行一条命令

source ./setup.sh

can you run this command before your compile the cpp model and let know the result in this thread. 

This command fetches all the required dependencies in your setup and this need to be done once only,
refer https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools/tree/08_06_00_03#setup-on-x86_pc for any further clarification..

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

感谢您的答复。在 PC 上设置时、我运行了此命令。我是否也必须在电路板上执行此操作？

正如我在这里看到的、事实并非如此： github.com/.../08_06_00_03

我是否错过了某个步骤？

好的

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

您好、Ashay、

您是正确的,您不需要在 EVM 上运行该安装命令(除了 AM62),这个缺失的文件(register.h)应该是默认文件系统的一部分。您能否确认您尝试运行的器件？

此外、您能否确认/usr/include/tensorflow 目录是否存在以确保文件系统正常运行。

谢谢。

Fadil

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

感谢您的答复。

我们使用 J721s2。我在上述路径中找不到该目录。如何解决此问题？

谢谢。

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Ashay：

很抱歉这么晚才回复。

这个文件夹应该是 SDK 安装的一部分,你可以重新安装 SDK 一次并检查,也可以分享你用来安装 SDK 的步骤以及你使用的 targetfs 名称。

谢谢。此致、

Fadil

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

大家好、Fadil、谢谢、我会再来看看、让您知道它是如何发展的。仅供我参考、您能否指出是否有一组说明/手册可供我参考以确保我没有错过任何内容？

好的

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

我进行了研究、当时我们正在使用预先刷写的 SD 卡来测试相关内容。我们没有明确安装 SDK。我们是否应该使用 Linux 和 RTOS SDK 刷写新的 SD 卡、如相应 SDK 的文档中所示？

期待您的答复。

谢谢

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Ashay：

您可以按照文档进行 SD 卡准备。

谢谢

Fadil

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

我能够按预期刷写并获得目录结构。正如您所提到的、缺少 tensorflow 文件夹似乎是原因。我能够让一些模型也运行、并生成相应的输出图像作为测试。但是、查看命令行输出后发现、并非所有模型都能成功运行

Fullscreen

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
[
    {'Completed_Model': 0, 'Name': 'cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224', 'Total time': '1.54', 'Offload Time': '1.53', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '1.61', 'Ref Offload Time': '1.6', 'Diff in Total Time %': '-4.35', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 1, 'Name': 'ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float', 'Total time': '12.71', 'Offload Time': '12.69', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '12.74', 'Ref Offload Time': '12.72', 'Diff in Total Time %': '-0.24', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 2, 'Name': 'od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float', 'Total time': '6.42', 'Offload Time': '6.40', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': 'Failed : diff in total time > 2.', 'Ref Total Time': '6.23', 'Ref Offload Time': '6.21', 'Diff in Total Time %': ' 3.05', 'Performance Status': 'FAIL', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 3, 'Name': 'cl-ort-resnet18-v1', 'Total time': '2.41', 'Offload Time': '2.28', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_cl-ort-resnet18-v1_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '2.47', 'Ref Offload Time': '2.38', 'Diff in Total Time %': '-2.43', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 4, 'Name': 'cl-ort-caffe_squeezenet_v1_1', 'Total time': '1.32', 'Offload Time': '1.19', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_cl-ort-caffe_squeezenet_v1_1_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '1.31', 'Ref Offload Time': '1.17', 'Diff in Total Time %': ' 0.76', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 5, 'Name': 'ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2', 'Total time': '9.28', 'Offload Time': '9.09', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '11.01', 'Ref Offload Time': '10.86', 'Diff in Total Time %': '-15.71', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 6, 'Name': 'od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn', 'Total time': '11.42', 'Offload Time': '11.07', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '11.31', 'Ref Offload Time': '10.98', 'Diff in Total Time %': ' 0.97', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Name': 'cl-dlr-onnx_mobilenetv2_device', 'Total time': '3', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-py', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 7
    },
    {'Name': 'cl-dlr-tflite_inceptionnetv3_device', 'Total time': '10.27', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-py', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 8
    },
    {'Completed_Model': 9, 'Name': 'od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float', 'Total time': '6.339750', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '6.23', 'Ref Offload Time': '6.21', 'Diff in Total Time %': ' 1.76', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-cpp'
    },
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

[
    {'Completed_Model': 0, 'Name': 'cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224', 'Total time': '1.54', 'Offload Time': '1.53', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '1.61', 'Ref Offload Time': '1.6', 'Diff in Total Time %': '-4.35', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 1, 'Name': 'ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float', 'Total time': '12.71', 'Offload Time': '12.69', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '12.74', 'Ref Offload Time': '12.72', 'Diff in Total Time %': '-0.24', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 2, 'Name': 'od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float', 'Total time': '6.42', 'Offload Time': '6.40', 'DDR RW MBs': '18446744073709.52', 'Output File': 'py_out_od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': 'Failed : diff in total time > 2.', 'Ref Total Time': '6.23', 'Ref Offload Time': '6.21', 'Diff in Total Time %': ' 3.05', 'Performance Status': 'FAIL', 'rt type': 'tfl-py'
    },
    {'Completed_Model': 3, 'Name': 'cl-ort-resnet18-v1', 'Total time': '2.41', 'Offload Time': '2.28', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_cl-ort-resnet18-v1_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '2.47', 'Ref Offload Time': '2.38', 'Diff in Total Time %': '-2.43', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 4, 'Name': 'cl-ort-caffe_squeezenet_v1_1', 'Total time': '1.32', 'Offload Time': '1.19', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_cl-ort-caffe_squeezenet_v1_1_airshow.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '1.31', 'Ref Offload Time': '1.17', 'Diff in Total Time %': ' 0.76', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 5, 'Name': 'ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2', 'Total time': '9.28', 'Offload Time': '9.09', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '11.01', 'Ref Offload Time': '10.86', 'Diff in Total Time %': '-15.71', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Completed_Model': 6, 'Name': 'od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn', 'Total time': '11.42', 'Offload Time': '11.07', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'py_out_od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn_ADE_val_00001801.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '11.31', 'Ref Offload Time': '10.98', 'Diff in Total Time %': ' 0.97', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-py'
    },
    {'Name': 'cl-dlr-onnx_mobilenetv2_device', 'Total time': '3', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-py', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 7
    },
    {'Name': 'cl-dlr-tflite_inceptionnetv3_device', 'Total time': '10.27', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-py', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 8
    },
    {'Completed_Model': 9, 'Name': 'od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float', 'Total time': '6.339750', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_od-tfl-ssd_mobilenet_v2_300_float.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '6.23', 'Ref Offload Time': '6.21', 'Diff in Total Time %': ' 1.76', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-cpp'
    },
    {'Completed_Model': 10, 'Name': 'ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float', 'Total time': '12.650350', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_ss-tfl-deeplabv3_mnv2_ade20k_float.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '12.54', 'Ref Offload Time': '0', 'Diff in Total Time %': ' 0.88', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'tfl-cpp'
    },
    {'Completed_Model': 11, 'Name': 'cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224', 'Total time': '1.644800', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_cl-tfl-mobilenet_v1_1.0_224.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': 'Failed : diff in total time > 2.', 'Ref Total Time': '1.5', 'Ref Offload Time': '0', 'Diff in Total Time %': ' 9.65', 'Performance Status': 'FAIL', 'rt type': 'tfl-cpp'
    },
    {'Completed_Model': 12, 'Name': 'ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2', 'Total time': '9.074700', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_ss-ort-deeplabv3lite_mobilenetv2.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '10.63', 'Ref Offload Time': '0', 'Diff in Total Time %': '-14.63', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-cpp'
    },
    {'Completed_Model': 13, 'Name': 'cl-ort-resnet18-v1', 'Total time': '2.080100', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_cl-ort-resnet18-v1.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '2.31', 'Ref Offload Time': '0', 'Diff in Total Time %': '-9.95', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-cpp'
    },
    {'Completed_Model': 14, 'Name': 'od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn', 'Total time': '11.377950', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'Output File': 'cpp_out_od-ort-ssd-lite_mobilenetv2_fpn.jpg', 'Functional': 'PASS', 'info': '', 'Ref Total Time': '11.33', 'Ref Offload Time': '0', 'Diff in Total Time %': ' 0.42', 'Performance Status': 'PASS', 'rt type': 'ort-cpp'
    },
    {'Name': 'cl-dlr-onnx_mobilenetv2_device', 'Total time': '2.11', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-cpp', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 15
    },
    {'Name': 'cl-dlr-tflite_inceptionnetv3_device', 'Total time': '8.95', 'Offload Time': '0', 'DDR RW MBs': '0', 'rt type': 'dlr-cpp', 'Functional': 'FAIL', 'info': 'op not detected', 'Completed_Model': 16
    }
]

您能否提供一些见解、了解为什么会出现这种情况？

谢谢。此致

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

您好、Ashay、

您可以忽略终端上的 ./edgeai-tidl-tools/output_images"通过"和"失败"打印输出，并可通过直观比较提供的参考图像来验证您的设置。这些输出图像可以与中的预期输出进行比较。 /edgeai-tidl-tools/test_data/refs-pc-{soc}

Thanks and Regards

Fadil

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

并非参考文件夹中存在的所有图像都已生成。因此、我开始查看命令行上的日志。这是否意味着未加载所有模型？

好的

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

您好！

从您的日志来看、DLR 模型似乎在编译或推理中存在一些问题。如果你不打算使用新爱 DLR 框架,你可以忽略这一点,并推进你所需的框架(onnx RT, tflite RT 或 tidlrt ),否则,你可以分享你用于编译模型的步骤?

谢谢

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

我刚刚按照文档中提到的步骤刷写卡。然后、我按照边缘 ai tidl Hub repo 中提到的步骤在 TDA4上运行模型推理。

好的

Ashay

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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。

您好、Ashay、

您能否共享 DLR 模型的运行日志？可以单独使用运行 DLR 模型

cd edgeai-tidl-tools/examples/osrt_python/TVM_DLR

python3 dlr_inference_example.py

EVM 上的 JTAG 接口。

谢谢

Fadil

0 admin 2 年多前

TI__Guru**** 1981085 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 Fadil：

感谢您的答复。很遗憾、在星期二之前、我无法为您提供这些内容。

好的

Ashay

处理器（参考译文帖）

处理器（参考译文帖）(Read Only)

[参考译文] TDA4AL-Q1：TDA4AL