开源项目教程：德州仪器(TI)边缘AI工具集EdgeAI TIDL Tools

开源项目教程：德州仪器(TI)边缘AI工具集EdgeAI TIDL Tools

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/edgeai-tidl-tools

1. 项目介绍

边缘AI工具集EdgeAI TIDL Tools是由德州仪器(优快云公司注释：Texas Instruments，简称TI)开发的，旨在加速深度神经网络(DNN)在TI嵌入式设备上的执行。该工具集支持跨Cortex-A系列MPU、TI最新一代C7x DSP以及TI的DNN加速器(MMA)的异构执行。作为TI软件开发套件(SDK)的一部分，TIDL还提供额外的计算机视觉功能及优化库，包括OpenCV。适用于多种TI嵌入式设备，是TI边缘AI解决方案的核心部分，旨在简化DNN开发与部署的整个生命周期。

2. 项目快速启动

要快速启动EdgeAI TIDL Tools，首先确保你的开发环境满足以下要求：

• 操作系统: Ubuntu 22.04
• Python版本: 3.10
• 必备依赖: libyaml-cpp-dev, libglib2.0-dev

步骤一：克隆仓库

git clone https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools.git
cd edgeai-tidl-tools

步骤二：选择兼容的分支

查看并选择与你的TI SDK版本兼容的标签（<TAG Compatible with your SDK version>），然后切换到相应分支。

git checkout <TAG Compatible with your SDK version>

步骤三：设置环境

确认拥有当前目录的全部权限后，运行以下命令来安装依赖并设置环境变量。

export SOC=am62a # 以你目标硬件为例，此处需替换为实际使用的SOC名字
source ./setup.sh

以上步骤完成后，你的开发环境就准备好了，可以进行模型编译和验证。

3. 应用案例和最佳实践

示例模型编译与推理

以TF Lite为例，你可以通过下面的流程编译和测试模型：

• 编译模型：

  # 假设有一个示例模型model.pb
  python3 tidl_model_compiler.py --input_model=model.pb --output_dir=output_dir --platform=tf --target=soc_name
  

• 进行推理：

  # 使用编译后的模型进行推理，具体命令取决于模型类型和配置
  # 示例命令仅供参考，实际操作请参照项目中的详细指南
  python3 tidl_inference.py --model_path=output_dir/model.tflite --input_path=input_data.npy
  

4. 典型生态项目

TI的EdgeAI解决方案鼓励开发者利用其提供的工具，例如Edge AI Studio，Model Zoo，以及其他训练和量化工具，结合TIDL Tools，构建复杂的边缘计算应用程序。典型的生态项目可能涉及智能监控系统、工业自动化、自动驾驶汽车的局部处理单元等场景。通过整合预训练模型，开发者可以在TI的硬件上迅速实现高效的机器学习算法，优化能耗与性能的平衡。比如，利用Edge AI Benchmark评估特定模型在目标TI设备上的准确度和性能，或者利用Edge AI Studio进行模型的无代码调整和部署，使得从数据科学家到嵌入式工程师的合作更加顺畅。

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请注意，上述快速启动代码段和指令是基于假设的简化示例，具体操作时应参考项目官方文档以获取最新的命令和步骤。

edgeai-tidl-tools Edgeai TIDL Tools and Examples - This repository contains Tools and example developed for Deep learning runtime (DLRT) offering provided by TI’s edge AI solutions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/edgeai-tidl-tools