Hi3559a inst仿真验证流程

1.ruyi仿真保存每一层中间结果

1>修改项目配置未见nnie_sim.ini
  将[LAYER_LINEAR_PRINT_EN]设置为1，这样就可以保存每一层的中间结果，用以caffe验证。
2>把每层结果hex转换为float
  这一步是最为蛋疼的，也不知道ruyi是咋做的，我自己写了一个python脚本来实现，python脚本实现的真tm操蛋，16进制负数咋表示。表示不知道，如果有大神会转换请留言，先谢过！！！
  这里首先插下windows计算器。FFFFA69E转换为十进制，看看windows结果。

看见了吗？我也不知道咋回事，四字和双字结果就不一样，NNIE保存的应该是双字的，至于怎么判断，取最高位>8就为负数，最高位小于8就为整数。脚本如下：

import os
import string
import struct
import binascii
import numpy as np

def stringxor(str1):
	orxstr=""
	for i in range(0,len(str1)):
		rst=ord(list(str1)[i])
		if rst == 48:
			rst = 49
		else :
			rst = 48
		orxstr=orxstr+ chr(rst)		
	return orxstr

dir = './inst_layer_output_linear/'
#net_tree = './cnn_net_tree.dot'
num = 0
for count, line in enumerate(open('./cnn_net_tree.dot', 'rU')):
	result = 'segment' in line
	if result:
		index1 = line.find('label')
		index2 = line.find('net')
		sub_line = line[index1 + 7:index2 - 3]
		#print (sub_line)
		hex_file = dir + 'seg0_layer{}_output0_inst.linear.hex'.format(num)
		float_file = dir + 'seg0_layer{}_'.format(num) + sub_line + '_output0_inst.linear.float'
		print (hex_file)
		print (float_file)
		with open(float_file, 'w') as f_f:
			for count_h, line_h in enumerate(open(hex_file, 'rU')):
				out = 0			
				first_num = line_h[0]
				if int(first_num, 16) < 8:
					out = int(line_h.strip(), 16)
				else:
					a = bin(int(line_h, 16))[2:]
					#print (a)
					b = stringxor(a)
					#c = (int(a))
					#print (b)
					out = (int(b,2) + 1) * -1
					#print (out)				
				float_out = float(out / 4096)
				f_f.write(str(float_out))
				f_f.write('\n')
				#print (float_out)				
			num = num + 1
		f_f.close()

这里需要提下十六进制转10进制问题，我采取做法是正数直接调python函数，负数，先转换为二进制，然后二进制按位取反后+1，在乘 -1，python按位取反 ~ 真坑爹，只认int；结果是a = -(a+1)这是啥子啊，我要二进制，给我最后结果。。。。。。

2运行caffe，加载每层中间值，比较输出。

  使用ruyi的init.prototxt运行caffe demo，加载每层的结果。

net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)

net.blobs['data'].data[...] = img
net.blobs[层1].data[...] = np.loadtxt(层1保存的.float文件).reshape(net.blobs[层1].data.shape)
......
......
一直到NNIE最后的输出层。
out = net.forward()

如果forward之后的输出跟nnie输出一致，恭喜移植成功，不一致，可能初始化以及CPU处理部分有问题。