[参考译文] AM62A-PET-CALC：使用 EDGEAIMMDETECTION 库时出现问题

尊敬的 Romulo：  

我们很高兴为您提供帮助。 我没有太多的信息来结束真正的问题。 请您直接在此处复制并克服该错误吗？ 同时、请注意以下几点：

• 您是否成功使用 edgeai-tidl-tools 编译模型？ 如果是、为什么您尝试运行 mmdetection 工具？
• 我们的工具已在 Ubuntu 22.04 上经过测试和验证。  

此致、

Qutaiba

感谢你的帮助。

让我们考虑几件事情:我正在使用 MMdetection 库来训练我的模型。 我只能将 TIDLtools 与您提供的示例模型配合使用、但我想使用自己的数据集训练我自己的模型。

我无法在这里粘贴错误、因为系统认为它是病毒。

我还在指定的 Ubuntu 上测试了它、并且出现了相同的问题。

正在收集 mmcv>=2.2.0
 使用缓存的 mmcv-2.2.0.tar.gz (479 KB)
 正在安装编译依赖项...已完成
 正在获取构建滚轮的要求...错误
 错误：子进程 — 退出-有错误
 
 ×获取制造车轮的要求未成功运行。
 │退出代码：1.
 ╰─>[17 行输出]
   回溯（最近一次呼叫）：
    文件“/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py “、第 389 行、在中
     main()
    文件“373"/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py“/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py、第 373 行、位于 main 中
     JSON_OUT[“return_val"]=“=挂钩 (**hook_input[“kwargs"])“）
    文件“get_requires_for_build_wheel 中的/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py 第 143 行
     回钩 (CONFIG_SETTINGS)
    文件“get_requires_for_build_wheel 中的/tmp/pip-build-env-p8kp7xaf/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py 第 333 行
     返回 self._get_build_requires (config_settings、requirements=[])
    文件“get_build_requires 中的/tmp/pip-build-env-p8kp7xaf/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py 第 301 行
     self.run_setup
    文件/tmp/pip-build-env-p8kp7xaf/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py、第 520 行、位于 RUN_setup 中
     super ().run_setup (setup_script=setup_script)
    文件“run_setup"中“中的/tmp/pip-build-env-p8kp7xaf/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py、第 317 行
     exec（代码,局部变量 ())
    文件“ “、第 5 行、在中
   ModuleNotFoundError：没有名为“pkg_resources"的“的模块
   【输出结束】
 
 注：此错误源自子进程、可能不是 PIP 问题。
错误：获取构建车轮的要求时无法构建'MCV'
使用/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip 中的 pip 26.0.1 (python 3.9)
正在获取文件：///home/DML5H74/ddaw/ddaw/Archive_SDK/edgeai-tensorlab/edgeai-mmdeploy
 正在运行命令以安装编译依赖项
 使用/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip 中的 pip 26.0.1 (python 3.9)
 正在收集 setuptools>=40.8.0
  从 files.pythonhosted.org/.../setuptools-82.0.1-py3-none-any.whl.metadata 获取 setuptools>=40.8.0 的依赖信息
  使用缓存的 setuptools-82.0.1-py3-none-any.whl.metadata (6.5 KB)
 使用缓存的 setuptools-82.0.1-py3-none-any.whl (1.0 MB)
 安装收集的软件包：setuptools
 错误：PIP 的相关性解析程序当前未考虑已安装的所有软件包。 此行为是以下依赖关系冲突的根源。
 openxlab 0.1.3 需要 setuptools~=60.2.0、但您有不兼容的 setuptools 82.0.1。
 已成功安装 setuptools-82.0.1
 正在安装编译依赖项...已完成
 运行命令检查构建后端是否支持 BUILD_DI可 编辑模式
 正在检查构建后端是否支持 build_editable ... done
 运行命令获取构建可编辑的要求
 回溯（最近一次呼叫）：
  文件“/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py “、第 389 行、在中
   main()
  文件“373"/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py“/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py、第 373 行、位于 main 中
   JSON_OUT[“return_val"]=“=挂钩 (**hook_input[“kwargs"])“）
  文件“/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py、第 157 行、位于 get_requires_for_build_editable 中
   回钩 (CONFIG_SETTINGS)
  文件“/tmp/pip-build-env-miv2o4on/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py、第 481 行、位于 get_requires_for_build_editable 中
   返回 self.get_requires_for_build_wheel (config_settings)
  文件“get_requires_for_build_wheel 中的/tmp/pip-build-env-miv2o4on/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py 第 333 行
   返回 self._get_build_requires (config_settings、requirements=[])
  文件“get_build_requires 中的/tmp/pip-build-env-miv2o4on/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py 第 301 行
   self.run_setup
  文件/tmp/pip-build-env-miv2o4on/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py、第 520 行、位于 RUN_setup 中
   super ().run_setup (setup_script=setup_script)
  文件“run_setup"中“中的/tmp/pip-build-env-miv2o4on/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py、第 317 行
   exec（代码,局部变量 ())
  文件“ “、第 3 行、在中
 ModuleNotFoundError：没有名为“pkg_resources"的“的模块
 错误：子进程 — 退出-有错误
 
 ×获取构建可编辑项的要求未成功运行。
 │退出代码：1.
 ╰─>无可用输出。
 
 注：此错误源自子进程、可能不是 PIP 问题。
 完整命令：/home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/bin/python /home/DML5H74/.pyenv/versions/3.9.20/envs/edgeai-mmdetection/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py get_requires_for_build_editable /tmp/tmp8dal_qas
 CWD：/home/DML5H74/ddaw/ddaw/Archive_SDK/edgeai-tensorlab/edgeai-mmdeploy
 正在获取构建可编辑...错误的要求
错误：/home/DML5H74/ddaw/ddaw/Archive_SDK/edgeai-tensorlab/edgeai-mmdeploy 在获取生成可编辑的要求时无法生成“file://file"</s>“
(edgeai-mmdetection)（基址）DML5H74~VWTBCLSVA0013：@/ddaw/ddaw/Archive_SDK/edgeai-tensorlab/edgeai-mmdeploy  

这是一个问题

执行训练、然后使用该特定版本的 TIDL 工具进行编译的最佳方法是什么？ Qutaiba Saleh 

尊敬的 Romulo：

如果支持模型、modelmaker 是训练和编译模型最简单的方法： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/tree/main/edgeai-modelmaker。  

此致、

Qutaiba

我使用这个工具和积极的成功 ,但当我把它在董事会,这发生了。

我终于成功地生成了一个已编译的模型,但现在这个问题不断出现:生成的模型具有与 Texas Instruments 模型完全相同的结构。 有人以前见过这种情况吗？

Ittctrl_registerHandler：命令 iss_send_DCC_file 在位置 8 注册
错误:无法在/dev/i2c-9 打开 i2c 总线
警告：初始化 i2c 总线失败。 寄存器读/写不起作用！！！
网络：在 IP Addr = 192.168.178.3 打开、套接字端口= 5000！！
已加载 libtidl_onnxrt_ep 0xaaaec49eb50
创建的子图的最终数量为：1， — 卸载节点–271、节点总数–271
调用：错误：无法打开网络文件/opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416 /artifacts/su_tidl_net.bin
抛出“ORT：：exception“实例后调用的终止
what()：创建状态函数失败。 返回值：–1
已中止（核心已转储）
root@ddaw：/# ls /opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416 //工件
allowedNode.txt su_tidl_io.bin subgraph_0_tidl_io_1.bin tempDir
onnxrtMetaData.txt su_tidl_net.bin subgraph_0_tidl_net.bin
root@ddaw：/#

尊敬的 Romulo：

很好地完成了编译步骤。 关于您分享的应用程序错误、我有两个建议：

• 确保该模型是针对您在硬件上运行的相同 SDK 版本进行编译的。
• 确保使用器件树叠加层正确设置摄像头。 详情请见： https://software-dl.ti.com/processor-sdk-linux/esd/AM62AX/11_01_07_05/exports/docs/devices/AM62AX/edgeai/getting_started.html#rpiv2-imx219-raw-sensor。  

此致、

Qutaiba

我使用 Modelmaker 来训练模型、然后使用 TIDL Tools 尝试编译它。 但随后我遇到了我提到的错误。Qutaiba Saleh 

模型制作器为您提供包括训练和编译在内的所有功能。 无需使用 TIDL 工具。  

此致、

Qutaiba

是的、但当我尝试使用编译的模型时、我遇到了我之前提到的问题、它无法识别工件。 因此、我想训练模型、然后使用正确版本的 TID 编译器进行编译。

请提供有关如何解决此问题的指南。

使用 tidel 工具版本 10.01.00 的 SDK

此问题：  
Ittctrl_registerHandler：命令 iss_send_DCC_file 在位置 8 注册
错误:无法在/dev/i2c-9 打开 i2c 总线
警告：初始化 i2c 总线失败。 寄存器读/写不起作用！！！
网络：在 IP Addr = 192.168.178.3 打开、套接字端口= 5000！！
已加载 libtidl_onnxrt_ep 0xaaaec49eb50
创建的子图的最终数量为：1， — 卸载节点–271、节点总数–271
调用：错误：无法打开网络文件/opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416 /artifacts/su_tidl_net.bin
抛出“ORT：：exception“实例后调用的终止
what()：创建状态函数失败。 返回值：–1
已中止（核心已转储）
root@ddaw：/# ls /opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416 //工件
allowedNode.txt su_tidl_io.bin subgraph_0_tidl_io_1.bin tempDir
onnxrtMetaData.txt su_tidl_net.bin subgraph_0_tidl_net.bin
root@ddaw：/#

是否可以使用 YOLO 进行训练、然后使用 EdgeAI TiDL 工具进行编译？

如果是、是否有一个 Texas Instruments 教程介绍了如何使其正常工作？

是否可以使用 YOLO 进行训练、然后使用 EdgeAI TiDL 工具进行编译？

如果是、是否有一个 Texas Instruments 教程介绍了如何使其正常工作？

是的、您可以使用 edgeai-tidl-tools 进行编译、您可以查看以下示例： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools/tree/rel_10_01/examples/osrt_python。 只需根据指令进行更新即可编译模型。  

但是、如果您使用的 modelmaker 版本与您的 SDK 匹配、并且编译没有错误、则生成的模型应该可以正常运行。 您能否提供有关如何在 EVM 上运行模型的更多详细信息？

此致、

Qutaiba

我正在运行 Modelmaker 10.01.04 版、我的供应商通知我他们使用 10.01.00 版。 它是否仍能正常工作？

是的、这应该仍然有效。

以下是训练/编译模型的工作流程：

选项 1：您不需要训练模型、只需使用 edgeai_modelzoo 中的一个模型。 有些模型已与 SDK 随附、网址为/opt/model_zoo. （我知道您有自己的数据，想要训练模型，但提到这只是为了涵盖所有选项。 此外、请使用开箱即用演示运行这些模型中的至少一个、以确保 EVM 设置按预期工作）。  

选项 2：您拥有自己的数据并希望用于培训。 您可以使用 modelmaker 训练一个受支持的模型。 Modelmaker、训练和编译为您.  

选项 3：您有自己的模型、您已经过训练、并希望编译以在 AM62A 上运行。 对于这种情况、您使用 edgeai-tidl-tools。  

根据我的理解、您有自己的数据、希望使用 modelmaker 训练 yolox-nano-lite。 您只需使用 modelmaker 并按照说明操作。 主要工作是编辑此文件 https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/blob/r10.1/edgeai-modelmaker/config_detection.yaml 、然后运行脚本 run_modelmaker.sh。

要在 EVM 上运行模型、有多个选项、最简单的是 edgeai-gst-apps。 它随 SDK 提供、您只需修改 config .yaml 文件、以引用您在上一步中生成的新模型。 请参阅以下示例： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-gst-apps/blob/main/configs/object_detection.yaml。  

这是否是您用于在 EVM 上运行模型的命令？  

此致、

Qutaiba

所以、我不是自己构建 EVM 的所有部分；我的供应商会构建。 他们使用我这里的文件夹中的 aarch64-oe-linux。

我已经尝试使用 Modelmaker 了,你可以看到以前,但我总是有问题.

他们提供了一个可以使用的模型:onr-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416,由您提供。

我使用此命令运行`μ./Arago-2023.10-toolchl-2023.10.sh`。 我已附上我的 C++ code.e2e.ti.com/.../utils.cppe2e.ti.com/.../push_5F00_udp_5F00_main.cppe2e.ti.com/.../ddaw_5F00_demo_5F00_main.cpp

感谢您提供详细信息。  

因此原始的“ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416"模型“模型可以正常工作、但您训练/编译的版本无法正常工作？ 如果是这种情况、则表示编译存在错误。  

我已经尝试使用 Modelmaker 了、正如您之前所看到的、但我总是遇到问题。

您是否按照我在此处分享的说明运行 modelmaker ：自述文件： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/blob/r10.1/edgeai-modelmaker/README.md。

如果 modelmaker 导致问题、您使用什么来编译模型、导致 EVM 上出现错误？

这是工作模型的内容还是您编译的模型？  

root@ddaw：/# ls /opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416 //工件
allowedNode.txt su_tidl_io.bin subgraph_0_tidl_io_1.bin tempDir
onnxrtMetaData.txt su_tidl_net.bin subgray_0_tidl_net.bin

默认情况下、文件名似乎与我们工具生成的文件名不同。 请参阅此处的示例：  

ls /opt/model_zoo/ONR-OD-8200-yolox-nano-lite-mmdet-coco-416x416/artifacts /-l
共计 4952.
-rw-r--r-- 1 根根根根根 1028 Mar 9 2018 allowedNode.txt
-rw-r--r-- 1 根根 139 Mar 9 2018 onnxrtMetaData.txt
-rw-r--r-- 1 根根 646036 Mar 9 2018 runtimes_visualization.svg
-rw-r--r-- 1 根根 94616 Mar 9 2018 subgraph_0_tidl_io_1.bin
-rw-r--r-- 1 根根 4109436 2018 年 3 月 9 日 subgraph_0_tidl_net.bin
-rw-r--r-- 1 根 root 1662 Mar 9 2018 subgraph_0_tidl_net.bin.layer_info.txt
-rw-r--r-- 1 根根根 1372211 Mar 9 2018 subgraph_0_tidl_net.bin.svg
-rw-r--r-- 1 根根根 34722 Mar 9 2018 subgraph_0_tidl_net.bin_netLog.txt

此致、

Qutaiba

感谢您的帮助。 现在的最后一个问题、LOL：当 Edge Studio Web 应用程序安装在计算机上时、是否可能以某种方式使用它？

我在那里使用了一个示例解决方案、它适用于我的显卡。

Edge AI Studio 仅作为 Web 应用提供。 替代方法是在本地 PC 上使用 Modelmaker。 简单的规则是、如果 Edge AI Studio 可以训练/编译模型、那么 Modelmaker 也应该能够训练/编译模型。

此致、

Qutaiba

edgeai studio 中的 10.01 版本是一个类似的工具 edgeai tensorlab 10.01？

是的、它是相同的版本。 在后台、Edge AI Studio 使用类似于 Modelmaker 的工具进行训练和编译。

此致、

Qutaiba