TIM-VX 开源项目使用教程

TIM-VX 开源项目使用教程

TIM-VX Verisilicon Tensor Interface Module 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TIM-VX

1. 项目介绍

TIM-VX 是由 VeriSilicon 提供的一个软件集成模块，旨在简化神经网络在 VeriSilicon ML 加速器上的部署。它作为后端绑定，支持多种运行时框架，如 Android NN、TensorFlow-Lite、MLIR、TVM 等。

主要特性

• 超过 150 种操作符，支持量化和浮点格式
• 简化的 C++ API 用于创建张量和操作
• 动态图构建，支持形状推断和布局推断
• 内置自定义层扩展
• 调试实用函数

框架支持

• TensorFlow-Lite (外部代理)
• Tengine (官方)
• TVM (分支)
• Paddle-Lite (官方)
• OpenCV (官方)
• MLIR Dialect (开发中)

2. 项目快速启动

使用 CMake 构建

# 创建构建目录
mkdir host_build
cd host_build

# 使用 CMake 配置
cmake ..

# 编译
make -j8

# 安装
make install

使用 Bazel 构建

# 安装 Bazel
# 请参考官方文档安装 Bazel

# 构建 TIM-VX
bazel build libtim-vx.so

# 运行示例 LeNet
export VIVANTE_SDK_DIR=`pwd`/prebuilt-sdk/x86_64_linux
bazel build //samples/lenet:lenet_asymu8_cc
bazel run //samples/lenet:lenet_asymu8_cc

3. 应用案例和最佳实践

案例 1: 使用 TIM-VX 加速 TensorFlow-Lite 模型

1. 准备环境: 安装 TensorFlow-Lite 和 TIM-VX。
2. 模型转换: 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow-Lite 格式。
3. 集成 TIM-VX: 在 TensorFlow-Lite 中启用 TIM-VX 作为后端。
4. 性能测试: 比较使用 TIM-VX 前后的性能差异。

案例 2: 在嵌入式设备上部署 TIM-VX

1. 选择硬件: 选择支持 VeriSilicon ML 加速器的嵌入式设备。
2. 交叉编译: 使用交叉编译工具链编译 TIM-VX。
3. 部署: 将编译好的库和模型部署到设备上。
4. 测试: 在设备上运行模型并测试性能。

4. 典型生态项目

TensorFlow-Lite

TensorFlow-Lite 是一个轻量级的深度学习框架，广泛用于移动和嵌入式设备。TIM-VX 可以作为其外部代理，显著提升在 VeriSilicon 硬件上的推理性能。

TVM

TVM 是一个开源的深度学习编译器，支持多种硬件后端。TIM-VX 可以作为 TVM 的一个后端，提供对 VeriSilicon 硬件的优化支持。

Paddle-Lite

Paddle-Lite 是百度开发的一个轻量级深度学习推理框架，TIM-VX 可以作为其官方支持的后端之一，提升在 VeriSilicon 硬件上的推理效率。

OpenCV

OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，TIM-VX 可以与其集成，提供硬件加速的图像处理和深度学习推理功能。

通过以上模块的介绍，您可以快速了解并开始使用 TIM-VX 项目。希望本教程对您有所帮助！

TIM-VX Verisilicon Tensor Interface Module 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TIM-VX