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纯净的硅(初级)

为玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛发一个暖场贴 [复制链接]

在LicheePi 4A上尝试安装推理框架,安装到一半就死机退出,反复检查,才发现原来是空间不足引起的,于是乎找了个轻量级推理框架NCNN来进行尝试,首先将系统重新安装一次,这时系统中,既没有cmake,也没有g++,更没有opencv。这些安装下来,整个/root就只剩下不到20%了。具体安装方法就不详述了,简单说,通过apt安装cmake和g++,命令为

sudo apt install cmake g++ --fix-missing

opencv不能通过apt直接安装,就将opencv的源码压缩包(下载路径为

链接已隐藏,如需查看请登录或者注册
)放在某个目录下并解压。命令为

sudo unzip 4.8.0.zip

解压完成后进入目录opencv-4.8.0,建立build目录并编译,可以执行命令

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

可以看到各种配置信息,例如

image-20230914123516-1.png  

再使用sudo make和sudo make install完成编译并安装。

 

安装NCNN稍微麻烦一点,需要用到git,不过也可以先git到电脑上,再把整个目录用sftp拖进板卡,从github下载ncnn包:

sudo git clone --depth=1 https://github.com/Tencent/ncnn.git

还经常出错,使用https://ghproxy.com加速,即

git clone --depth=1 https://ghproxy.com/https://github.com/Tencent/ncnn.git

然后安装,是非常熟悉的

cd ncnn

sudo mkdir build

cd build

sudo cmake -DNCNN_VULKAN=OFF ..

sudo make

sudo make install

安装完成:

image-20230914123516-2.png  

可以看到支持将各种格式模型转换到ncnn上使用(有时间我会再深入研究一下,这里只用参考例子squeezenet)。

把examples文件下的squeezenet_v1.1.bin和squeezenet_v1.1.param复制到build/examples目录下,同样目录下再放一张熊猫照片tobot.jpg。

image-20230914123516-3.jpeg  

使用命令行检测图片

./ squeezent tobot.jpg

可以看到输出了图片的top3分类。

image-20230914123516-4.png  

再打开synset_words.txt文件,可以看到388行

image-20230914123516-5.png  

说明可以很准确的识别出来的熊猫(概率99.9%)。

经过这么安装以后,root下基本没有空间了,基本上跑个几分钟就会卡死,后续研究一下,把应用安装到TF卡上的方法。

image-20230914123516-6.png  

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安装到一半就死机退出,反复检查,才发现原来是空间不足引起的  楼主手快啊!   详情 回复 发表于 2023-9-15 12:48

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可以发到平头哥RISC-V活动专区

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这么快就拿到开发板了呀?看来楼主第一名有希望拿了。
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第一批已经拿到板子了呀?我还不知道通过没有呢。

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看来我的板子也快了
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纯净的硅(中级)

楼主这也太速度了啊

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安装到一半就死机退出,反复检查,才发现原来是空间不足引起的  楼主手快啊!

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