跳到主要内容
版本：0.10.0

使用 TVMC Micro 执行微模型

备注

单击 此处 下载完整的示例代码

作者：Mehrdad Hessar

本教程介绍了如何为微型设备编译一个微模型，并在 Zephyr 平台上构建一个程序，来执行这个模型，烧录程序，并用 tvmc micro 命令来执行所有模型。

备注

本教程将介绍如何在 Zephyr 平台上使用 TVMC Mirco。学习本教程前，请安装 Zephyr 依赖项，或通过以下方式（已经安装了 Zephyr 依赖）之一运行本教程。

cd tvm
./docker/bash.sh tlcpack/ci-qemu

使用 TVMC Micro​

TVMC 是一个命令行工具，也是 TVM Python 包的一部分。机器设置不同，访问此软件包的方式也不一样。多数情况下，可以直接使用 tvmc 命令。如果在 $PYTHONPATH 上将 TVM 作为 Python 模块，你可以使用 python -m tvm.driver.tvmc 命令来访问此驱动程序。简单起见，本教程使用 tvmc 命令。

检查是否安装了 TVMC 命令，运行如下命令：

tvmc --help

使用 tvmc compile 子命令为 microtvm 编译模型，此命令的输出在后续步骤中与 tvmc micro 子命令一起使用。使用以下命令检查 TVMC Micro 是否可用：

tvmc micro --help

使用 tvmc micro 执行的主要任务是 create、build 和 flash。要了解各个子命令下的特定选项，可使用 tvmc micro <subcommand> --help。本教程会使用每个子命令。

获取微模型​

本教程使用 TFLite micro 的 Magic Wand 模型（一种深度卷积层模型，可通过加速度传感器识别手势）。

本教程使用 TFLite 格式的模型。

wget https://github.com/tensorflow/tflite-micro/raw/main/tensorflow/lite/micro/examples/magic_wand/magic_wand.tflite

将 TFLite 模型编译为模型库格式​

模型库格式（Model Library Format，简称 MLF）是 TVM 为微 target 提供的一种输出格式，MLF 是包含了 TVM 编译器输出的所有部分的 tarball，这些编译器输出可以用于 TVM 环境之外的微 target。更多信息请访问 模型库格式。

为 qemu_x86 Zephyr 板生成一个 MLF 文件，为 magic_wand TFLite 模型生成 MLF 输出：

tvmc compile magic_wand.tflite \
     --target='c -keys=cpu -link-params=0 -model=host' \
     --runtime=crt \
     --runtime-crt-system-lib 1 \
     --executor='graph' \
     --executor-graph-link-params 0 \
     --output model.tar \
     --output-format mlf \
     --pass-config tir.disable_vectorize=1 \
     --disabled-pass=AlterOpLayout

这将生成一个包含 TVM 编译器输出文件的 model.tar 文件。若要为不同的 Zephyr 设备运行此命令，需要更新 target。例如，对于 nrf5340dk_nrf5340_cpuapp 板，target 是 --target='c -keys=cpu -link-params=0 -model=nrf5340dk'。

使用模型库格式创建 Zephyr 项目​

使用 TVM Micro 子命令 create 生成 Zephyr 项目。将 MLF 格式、项目路径，以及项目选项传递给 create 子命令。每个平台（Zephyr/Arduino）的项目选项在其项目 API 服务器文件中定义。运行如下命令生成 Zephyr 项目：

tvmc micro create \
    project \
    model.tar \
    zephyr \
    --project-option project_type=host_driven zephyr_board=qemu_x86

以上命令为 qemu_x86 Zephyr 板生成一个 Host-Driven Zephyr 项目，在 Host-Driven 模板项目中，图执行器（Graph Executor）将在主机上运行，并通过使用 RPC 机制向设备发出命令，在 Zephyr 设备上运行模型执行。阅读有关主机驱动执行的更多信息。

获取有关 TVMC Micro create 子命令的更多信息，执行如下命令：

tvmc micro create --help

使用 TVMC Micro 构建和烧录 Zephyr 项目​

接下来使用如下命令构建 Zephyr 项目（包括用于运行微模型的 TVM 生成代码、用于在主机驱动模式下运行模型的 Zephyr 模板代码和 TVM runtime 源/头文件）。要构建项目：

tvmc micro build \
    project \
    zephyr \
    --project-option zephyr_board=qemu_x86

以上命令将在 project 目录中构建项目，并在 project/build 下生成二进制文件，要为不同的 Zephyr 板构建 Zephyr 项目，需更改 zephyr_board 项目选项。

接下来把 Zephyr 二进制文件烧录到 Zephyr 设备。对于 qemu_x86 Zephyr 板，因为要用到 QEMU，所以不会执行任何操作，但是对于物理硬件，此步骤不可省略。

tvmc micro flash \
    project \
    zephyr \
    --project-option zephyr_board=qemu_x86

在微 Target 上运行微模型​

与设备通信后，在设备上对编译好的模型和 TVM RPC 服务器进行编程。Zephyr 板等待主机打开通信通道。MicroTVM 设备通常使用串口通信（UART）进行通信 。要使用 TVMC 在设备上运行闪存模型，可通过 tvmc run 子命令并通过 --device micro 来指定设备类型，打开通信通道，使用主机上的 Graph Executor 设置输入值并在设备上运行完整模型，然后从设备获取输出。

tvmc run \
    --device micro \
    project \
    --project-option zephyr_board=qemu_x86 \
    --fill-mode ones \
    --print-top 4

 # Output:
 #
 # INFO:__main__:b'[100%] [QEMU] CPU: qemu32,+nx,+pae\n'
 # remote: microTVM Zephyr runtime - running
 # INFO:__main__:b'[100%] Built target run\n'
 # [[3.         1.         2.         0.        ]
 # [0.47213247 0.41364592 0.07525456 0.03896701]]

具体来说，此命令将模型的输入全部设置为 1，并显示输出的四个值及其索引。

下载 Python 源代码：micro_tvmc.py

下载 Jupyter notebook：micro_tvmc.ipynb

编辑此页
最后由 renovate[bot] 于 更新