Tengine V1.4 适配测试报告
测试当前版本的 SylixOS 对 OAL Tengine 开源 AI 库的适配支持。
2. 测试工具
Ø RealEvo-CMake，RealEvo-IDE
Ø Putty串口工具或SecureCRT远程调试工具
3. 测试平台
Ø CPU：i7-10700 2.90GHz
Ø 内存：16GB
Ø 硬盘：2TB
Ø 固态盘：250GB
DELL OptiPlex 390 台式机[测试机]
Ø CPU：i3-2120 3.30GHz
Ø 内存：2GB
Ø 硬盘：500GB
4. 操作系统
开发机：Windows 10 家庭中文版
测试机：SylixOS 1.12.9
5. 软件信息
Tengine开源AI库：
库源码:Tengine-tengine-lite.zip
库版本:tengine-lite library version: 1.4-dev
RealEvo-CMake版本：
Sylix0S RealEvo CMake 1.0.2 (sylixos.com).
Release Date: 2021-05-18
RealEvo-IDE版本：
RealEvo-IDE (SylixOS IDE)
Version: 3.11.0 Ultimate
SylixOS版本：
SylixOS license: Commercial & GPL.
SylixOS kernel version: 1.12.9 Code name: Tangram
BSP : BSP version 1.1.3 for Tangram
6. 参考资料
无
7. 测试内容
表 6.1 适配测试内容表
测试人员 | 周东 | 测试用途 | Tengine V1.4适配测试 |
报告生成时间 | 2021/06/03 | 硬件平台 | DELL OptiPlex 390 台式机 |
SylixOS版本 | 1.12.9 | BSP及版本 | BSPX86_64 Standard PC Compatibles (64-Bits) |
测试项目 ( □ 已测项目 □ 未测项目） | □ 分类模型mobilenet □ 检测模型mobilenet-ssd | ||
7.1 Tengine开源AI库构建工程
1. Tengine开源AI库简介
Tengine是OPEN AI LAB[开放智能机器（上海）有限公司]推出的自主知识产权的边缘AI计算框架，致力于解决AIoT产业链碎片化问题，加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，以及实际应用部署落地，可以十倍提升基础开发的效率。
2. 构建工程
由于 CMake 应用广泛，由 CMake 构建的开源软件与中间件广泛应用，为了满足客户的使用需求。经过多轮的测试验证，基于 CMake-3.17.2 长期稳定支持版的 RealEvo-CMake 开发成功。 CMake-3.17.2 集成了 SylixOS 插件，提供五大硬件平台的支持，包括： arm、 aarch64、mips64、 x86、 x64。
RealEvo-CMake 与标准版本 CMake 使用方法相同。 RealEvo-CMake 只是构建工程工具，如果代码中存在 SylixOS 系统不支持的接口或代码，同样会编译报错。
使用 RealEvo-CMake 的图形工具配置 Tengine-tengine-lite 库的工程，注销OpenMP和AVX组件，然后生成工程。
工程生成后，打开 RealEvo-IDE，并导入生成的工程，进行编译。
3. 测试步骤
1) 使用编译出的 libtengine-lite.so 库文件和自带的测试程序tm_classification、tm_mobilenet_ssd上传到 SylixOS 系统上，进行测试；
2) 执行测试指令，观察分析输出结果。
7.2 分类模型mobilenet
1. 测试图片
2. 标签信息
[root@sylixos:/apps/OAL_test]# ./tm_classification -m mobilenet.tmfile -i cat.jpg -l synset_words.txt -g 224,224 -s 0.017,0.017,0.017 -w 104.007,116.669,122.679 -r 10 tengine-lite library version: 1.4-dev
model file : mobilenet.tmfile image file : cat.jpg img_h, img_w, scale[3], mean[3] : 224 224 , 0.017 0.017 0.017, 104.0 116.7 122.7 Repeat 10 times, thread 1, avg time 1100.99 ms, max_time 1102.47 ms, min_time 1100.41 ms -------------------------------------- 8.574147, 282 7.880116, 277 7.812580, 278 7.286453, 263 6.357488, 281 -------------------------------------- [root@sylixos:/apps/OAL_test]# |
7.3 检测模型mobilenet-ssd
1. 测试图片
1. 测试结果
通过运行测试指令，测试结果：
[root@sylixos:/apps/OAL_test]# ./tm_mobilenet_ssd -m mssd.tmfile -i ssd_dog.jpg -r 10 tengine-lite library version: 1.4-dev Repeat 10 times, thread 1, avg time 2224.03 ms, max_time 2225.76 ms, min_time 2223.09 ms -------------------------------------- detect result num: 3 dog :99.8% BOX:( 138 , 209 ),( 324 , 541 ) car :99.7% BOX:( 467 , 72 ),( 687 , 171 ) bicycle :99.5% BOX:( 107 , 141 ),( 574 , 415 ) ====================================== [DETECTED IMAGE SAVED]: ====================================== |
8. 总结
1. Tengine 1.4-dev 在翼辉信息的 RealEvo-CMake 1.0.2和 RealEvo-IDE 3.11.0 Ultimate软件中可以配置生成工程和编译成功。
2. 在 SylixOS x86_64 位操作系统中，Tengine 1.4-dev 可以完成模型的正确部署与推理。
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