【嵌入式AI挑战营】03GCC交叉编译环境安装

小火苗

【嵌入式AI挑战营】03GCC交叉编译环境安装 [复制链接]

交叉编译环境GCC安装和程序编译

一、SDK下载安装

困扰我时间挺长的一个SKD开发环境安装，Buildroot 系统的交叉编译工具链可在 SDK 中获取。然后下载这个工具链内容，尝试按照教程安装，但发现它这个链接下的内容应该不是工具链，之后进行了漫长的工具链查找阶段。但是教程是对的。。

https://wiki.luckfox.com/zh/Luckfox-Pico/Cross-Compile/ 交叉编译程序教程

但安装后发现是自己忽略了什么，因为在入门指南和资料下载内有相关的链接。再次按照安装教程进行程序安装。

https://wiki.luckfox.com/zh/Luckfox-Pico/Download

下载SDK的地址如图所示：

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1. 交叉编译器安装后测试

以程序 hello.c 为例，编译出对应的可执行文件，文件执行效果是在终端上打印 hello world 。hello.c 代码如下：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

int main()

{

printf("hello world\n");

return 0;

}

编译成功。

1. ONNX转换到RKNN模型
   转换代码convert.py
   import sys
   from rknn.api import RKNN
   DATASET_PATH = '../model/dataset.txt'
   DEFAULT_RKNN_PATH = '../model/facenet.rknn'
   DEFAULT_QUANT = True
   def parse_arg():
   if len(sys.argv) < 3:
   print("Usage: python3 {} onnx_model_path [platform] [dtype(optional)] [output_rknn_path(optional)]".format(sys.argv[0]));
   print(" platform choose from [rk3562, rk3566, rk3568, rk3576, rk3588, rk1808, rv1109, rv1126]")
   print(" dtype choose from [i8] for [rk3562, rk3566, rk3568, rk3576, rk3588]")
   print(" dtype choose from [u8] for [rk1808, rv1109, rv1126]")
   exit(1)
   model_path = sys.argv[1]
   platform = sys.argv[2]
   do_quant = DEFAULT_QUANT
   if len(sys.argv) > 3:
   model_type = sys.argv[3]
   if model_type not in ['i8', 'u8', 'fp']:
   print("ERROR: Invalid model type: {}".format(model_type))
   exit(1)
   elif model_type in ['i8', 'u8']:
   do_quant = True
   else:
   do_quant = False
   if len(sys.argv) > 4:
   output_path = sys.argv[4]
   else:
   output_path = DEFAULT_RKNN_PATH
   return model_path, platform, do_quant, output_path
   if __name__ == '__main__':
   model_path, platform, do_quant, output_path = parse_arg()
   # Create RKNN object
   rknn = RKNN(verbose=False)
   # Pre-process config
   print('--> Config model')
   rknn.config(mean_values=[[104, 117, 123]], std_values=[[1, 1, 1]], target_platform=platform)
   print('done')
   # Load model
   print('--> Loading model')
   ret = rknn.load_onnx(model=model_path)
   if ret != 0:
   print('Load model failed!')
   exit(ret)
   print('done')
   # Build model
   print('--> Building model')
   ret = rknn.build(do_quantization=do_quant, dataset=DATASET_PATH)
   if ret != 0:
   print('Build model failed!')
   exit(ret)
   print('done')
   # Export rknn model
   print('--> Export rknn model')
   ret = rknn.export_rknn(output_path)
   if ret != 0:
   print('Export rknn model failed!')
   exit(ret)
   print('done')
   # Release
   rknn.release()
   这个代码针对不同的程序需要进行改动，才可以进行使用。
2.  

lugl4313820

大佬，rknn是大佬你自己训练出来的吗？能不能教一下我。

小火苗

lugl4313820 发表于 2025-1-7 15:43 大佬，rknn是大佬你自己训练出来的吗？能不能教一下我。

目前的不是 我也在摸索训练转onnx还行 在转rknn遇到问题了