vitis dpu kernel编译和docker环境搭建

 一，Vitis-AI简介

1，Vitis-AI概述

Vitis-AI在边缘计算设备的AI全栈部署框架中扮演了编译器端与后端的角色，接收前端DNN (Deep Neural Network) 框架训练后的网络参数IR(Intermediate Representation)，并将其优化后编译并传递给后端。后端DNNDK(Deep Neural Network Development Kit)为 Edge终端提供了驱动和API，还有调试运行的工具库。

2，网络参数的量化校准（Quantization&Calibration）

神经网络在主流框架训练完成后可导出网络模型.pb 文件，它包含了模型的参数信息。DPU导入该参数信息前，首先需要将其量化，即浮点数定点化。定点化过程中需要输入无需标签的测试集。 

  准备工作：网络结构可视化。使用Netro工具查看网络结构。

  首先安装 snap 平台，然后安装可视化工具 Netron。

sudo apt-get install snapd 
sudo apt-get i