在上一篇博文中,我们已经学会了使用工具生成自己需要的模型。接下来我们一起看看如何部署,模型在设备上。
一、串口工具安装
1、选择合适的串口调试工具,Linux下推荐基于命令行的minicom
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2、安装串口调试工具
2.1 打开终端命令行,输入sudo apt-get install minicom
2.2 安装完毕后,输入sudo minicom -s
进行串口工具的配置;
2.3 选择串口设置
菜单,接着检查一下串口的名称,有的电脑上是ttyUSB0
或者ttyACM0
等,具体的以自己的设备为准;检查串口波特比率是否为115200,尔后退出当前画面,保存设置;
2.4 配置完成之后在终端输入sudo minicom
打开串口,测试配置是否正常。注意:调试之前请先将设备通过串口连接至电脑,然后再输入命令,打开串口工具。
二、开发环境安装
1、安装lisa zep
;(已安装的直接忽略)
2、安装wasm sdk
到本地,配置环境变量;(参考官方文档)来安装。
3、获取示例工程,lisa zep create --from-git https://cloud.listenai.com/listenai/samples/camera_image_detect.git
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4、在VSCode中打开程序,如果需要修改参数,则先修改参数,然后再进行编译。编译成功后可以得到wasm的.aot文件。
三 、程序烧写及测试(极速模式-内置输入参数)
烧录程序的时候请关闭串口调试工具,待程序烧写结束重新打开。
1、因为我们这边暂时不对模型及参数进行修改,所以直接使用已经编译好的资源,进行测试;
2、烧录 zephyr 应用固件
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 0x0 ./build/zephyr/zephyr.bin -b 748800
3、烧录cp固件资源
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 0x100000 ./resource/cp.bin -b 748800
4、烧录wasm应用
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 0x200000 ./resource/thinker_resnet18.aot -b 748800
5、烧录wasm模型资源
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 0x300000 ./resource/resnet18_model.bin -b 748800
6、打开串口,查看运行结果;
四、烧写程序及测试(利用摄像头采集识别数据)
1、烧录cp资源
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 -b 748800 0x100000 resource/cp.bin
2、烧录wasm应用
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 -b 748800 0x200000 resource/thinker_resnet18.aot
3、烧录wasm模型资源
lisa zep exec cskburn -s /dev/ttyACM0 -C 6 -b 748800 0x300000 resource/resnet18_model.bin
4、编译工程并烧录
lisa zep build -p -b csk6011a_nano
lisa zep flash -r csk --port /dev/ttyACM0
5、调整摄像头,测试程序;
如果不想安装串口工具,可以使用聆思的在线串口工具。https://tool.listenai.com/serial-term/
五、评测总结
训练推理工具,体验非常棒。上手轻松,操作程序简易,处理速度非常快。
1、LNN工具对于想尝试AI开发的同学来讲是一个比较好的入门引导,跟着官方的文档来一步一步操作,基本上不会出现奇奇怪怪的问题。
2、目前支持的算子可以满足日常的使用需求,对于模型的裁剪和移植非常便利。
3、文档清晰,步骤严谨,配合视频一起学习可以快速理解LNN的工作原理及操作步骤。
4、对于没有GPU的童鞋,也非常的友好。CPU版本的资源和开发环境可以让更多的小伙伴们一起加入LNN的建设队伍中来。
5、通过官方的示例工程,可以轻松的实现可落地的方案,减少开发成本。
期待未来有更强大的功能!非常感谢社区和聆思!