香橙派OrangePi AIpro上手初体验

一、前言

非常感谢能够收到优快云和香橙派的OrangePi AIpro开发板评测活动的邀请;
收到的OrangePi AIpro实物如下所示:
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二、OrangePi AIpro介绍

通过查询香橙派官网可以了解到OrangePi AIpro的相关信息如下:
OrangePi AIPro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能AI开发板, 其搭载了昇腾AI 处理器,最高可提供 8TOPS 的INT8算力;

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目前收到的用于评测的OrangePi AIpro自带一个32GB的闪迪MicroSD存储卡,其中已经预装了Ubuntu系统,可以直接开机使用;

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一些我们关注的参数如下:

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三、开机使用

在香橙派官网可以下载到OrangePi AIpro的相关资料,其中包括用户手册,官网地址:
http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-Pi-AIpro.html
另外还有昇腾论坛:香橙派AIpro学习资源一站式导航

1、启动方式

从用户手册上我们可以知道OrangePi AIpro 可以从SSD、eMMC和SD卡3中启动方式,由于目前我手上在那时没有SSD和eMMC,同时收到的用于评测的OrangePi AIpro自带SD卡,以选择从SD卡启动;按照用户手册的描述,需要设置拨码开关用于SD卡启动;

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2、串口登录

由于我目前没有比较方便使用的H

### Orangepi AIPro 模型转换方法 对于希望在Orangepi AIPro上执行AI推理任务的应用开发者来说,模型转换是一个重要的环节。为了使预训练好的神经网络能够在资源受限的嵌入式平台上高效运行,通常需要将原始框架中的模型文件转化为适合目标平台使用的格式。 #### 使用NPU加速工具链进行模型优化与转换 考虑到OrangePi AIpro内置了专用的人工智能协处理器(NPU),可以利用其配套提供的编译器和量化工具来完成这一过程[^2]。具体而言: - **安装依赖软件包** 需要先确保系统已经正确设置了Python环境以及其他必要的库函数。可以通过以下命令获取所需的基础组件: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip libatlas-base-dev pip3 install numpy opencv-python onnxruntime ``` - **下载并设置NNCASE** NNCASE是由 Kendryte 开发的一款用于K210芯片组的神经网络编译套件,同样适用于OrangePi AIpro所搭载的S905D3-H核心。从GitHub仓库克隆项目源码后按照说明文档指示构建本地版本。 ```bash git clone https://github.com/kendryte/nncase.git cd nncate; mkdir build; cd build cmake .. make -j$(nproc) export PATH=$PATH:/path/to/your/ncc/bin ``` - **准备待移植的ONNX模型** 多数流行的机器学习框架都支持导出为开放神经交换(Open Neural Network Exchange, ONNX)标准格式。如果手头已有其他形式(.h5,.pb等),建议借助官方插件或第三方工具将其转成通用中间表示法。 - **调用NNCase CLI实现模型适配** 接下来就是实际操作部分——通过命令行界面指定输入参数以启动转换流程。这里假设有一个名为`model.onnx`的目标文件等待处理。 ```bash ncc compile model.onnx model.kmodel -i onnx --dataset ./calibration_images/ ``` 上述指令会读取给定路径下的图片集作为校准样本,在此期间自动调整权重分布从而获得更好的精度表现;最终产出`.kmodel`结尾的新二进制数据流可以直接加载至设备端参与预测工作。 #### 测试已转换后的模型性能 一旦完成了上述步骤,则可以在OrangePi AIpro上面部署新生成的模型,并编写简单的应用程序来进行初步验证。比如采用C++或者Python API快速建立一个基于摄像头实时视频流的对象分类案例,观察识别速度及准确性是否满足预期需求。
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