发烧友实测 | iMX8MP开发板移植官方NPU TensorFlow例程

飞凌-marketing

作者｜donatello1996

来源 | 电子发烧友

题图｜飞凌嵌入式

原文链接：https://www.forlinx.com/article_view_809.html

iMX8MPlus 核心板： https://www.forlinx.com/product/136.html

* D, m% z- V0 \' I- `  D+ k  K  l1 H% F" ^

飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板基于NXP i.MX 8M Plus处理器开发设计，该系列处理器专注于机器学习与视觉、高级多媒体以及具有高可靠性的工业自动化。旨在满足智慧城市、工业互联网、智能医疗、智慧交通等应用的需求。强大的四核或双核Arm® Cortex®-A53处理器，主频高达1.6GHz，带有神经处理单元(NPU)，最高运行速率可达2.3TOPS。

本文采用的硬件板卡为飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板，系统版本Linux5.4.70+Qt5.15.0，主要介绍移植官方NPU TensorFlow例程。

一、 NPU的图像识别例程

  y9 f/ E8 ]* ?, K3 Z4 t) K3 H. A

在OKMX8MP-C 开发板提供的产品使用手册中，有一章是针对 iMX8MP 板上NPU的图像识别例程，位于EMMC分区的/usr/bin/tensoRFlow-lite-2.3.1/examples，我将EMMC分区mount为了/media分区，找到对应的例程位置。

7 U' T. N6 q: w/ _3 E

将 iMX8MP 开发板切换到EMMC启动，进入/usr/bin/tensorflow-lite-2.3.1/examples/目录下，运行测试example：

再将 iMX8MP 开发板切回TF卡系统运行，提示报错，label_image程序的nnapi需要动态链接库支持：

! d' n2 E9 @, [3 D- Z7 z+ @

1. libm-2.30.so
   
2. libneuralnetworks.so.1.1.9
   
3. libnnrt.so.1.1.9
   3 W* G- O  F7 f. ~0 C4 M
4. libArchModelSw.so
   * S1 \) p6 Z9 [0 u7 w
5. libGAL.so
   
6. libNNArchPerf.so
   
7. libOpenVX.so.1.3.0
   * a$ J, u3 v$ ^8 n* ]" s& g
8. libovxlib.so.1.1.0
   
9. libVSC.so

复制代码

其中libm-2.30.so被链接为ld-linux-aarch64.so.1，位于/usr/lib/aarch64-linux-gnu/目录下，若在移植后的目标系统的/usr/lib/aarch64-linux-gnu/下没有该库文件的话，是会在运行时提示报错的。将上述所有动态链接库复制到正确位置(/usr/lib和/usr/lib/aarch64-linux-gnu/)，再次运行：

: ~' J" i  U8 |6 G2 j3 _

可以看到没有任何报错，运行库环境移植成功，接下来可以在 iMX8MP 开发板上愉快地进行tensorflow例程的玩耍了。

二、TensorFlow例程验证

飞凌嵌入式iMX8MP官方资料中提供了许多测试例程，先用官方DEMO做一下验证，其验证结果如下。

8 c% [+ I2 p, u9 a# \: y  J, a

1. 0.780392: 653 military unIForm
   * d* O' N  J' ], ~* o/ e: N
2. 0.105882: 907 Windsor tie
   ; B- v" c; W6 R  q0 V% F
3. 0.0156863: 458 bow tie
   : @" Z0 ?& ]8 v# J1 s
4. 0.0117647: 466 bulletproof vest
   
5. 0.00784314: 835 suit

复制代码

78%结果吻合陆军制服，10%结果吻合温莎领带，1%结果吻合领结，1%结果吻合防弹背心，不到1%结果吻合西装，总的来说这个结果还是挺令人满意的，NPU的算力确实还可以，多次运行程序，得出的结果完全相同，说明 iMX8MP NPU计算时使用的是固定的/静态的图像识别库。

我这边突发奇想，用这个Demo去测一下我自己的论坛头像，看看结果：

" K9 E' V8 T1 u; I. B# @

6 P) r5 \: F, u' _: l  {

1. 0.352941: 274 dingo
   
2. 0.254902: 265 Cardigan
   ( G% M3 W, N, A! J9 @8 {7 Q% L
3. 0.184314: 264 Pembroke
   - d9 ^9 p; F* q" \! B- b
4. 0.0666667: 163 beagle
   9 z& y1 z7 P2 H8 h+ u, @2 x/ K
5. 0.0156863: 354 gazelle

复制代码

% U; q3 K# a; u! ?! ^
35%的野狗，25%的毛衣，18%的Pembroke？？？，6%的小猎犬（beagle），1%的羚羊，看到羚羊（gazelle）我属实蚌埠住了，哈哈。
  k; n8 d$ Y8 B( C. V

再来试试另外几张图片，为了检验iMX8MP NPU的人工智能算力到底行不行，集齐了十张图，豪华尊享。由于源码不开放，所以无法移植源码到自己的例程中：

4 q* ~5 L  z2 f% J1 b

1. 0.160784: 639 maillot
   
2. 0.137255: 436 bathtub
   
3. 0.117647: 886 velvet
   
4. 0.0705882: 586 hair spray
   
5. 0.0509804: 440 bearskin

复制代码

5 b6 b2 O6 b6 P7 e- {

' _/ A  g! |1 K" x- }& I

1. 0.972549: 644 mask
   . I, r8 W  w% X: L* R. D- `; \
2. 0.00392157: 918 comic book
   
3. 0.00392157: 904 wig
   
4. 0.00392157: 797 ski mask
   / ^. ~" B8 Z5 u/ x0 O% m+ {
5. 0.00392157: 732 plunger
   

复制代码

4 C  c% B8 O6 f5 z' k) y% K

1. 0.380392: 583 grocery store
   
2. 0.321569: 957 custard apple
   
3. 0.0862745: 955 banana
   , G& P9 k# }& z# ~7 A- e. H
4. 0.0352941: 956 jackfruit
   ) I3 g% h; Y7 H5 C8 A* E; f
5. 0.027451: 954 pineapple

复制代码

) U$ @" H, H) `3 q

2 h1 {" H! |3 O9 w. j( `

1. 0.254902: 918 comic book
   + P" h3 s3 X+ d4 h% b
2. 0.0470588: 771 running shoe
   
3. 0.0470588: 474 can opener
   / O/ B6 r3 \) w& V4 o
4. 0.0470588: 412 apron
   
5. 0.0392157: 794 shower cap

复制代码

1 r' q8 B# e  K# J4 F3 }* l

1. 0.52549: 922 book jacket
   
2. 0.0705882: 788 shield
   
3. 0.0705882: 452 bolo tie
   . f; K, Z, l% @; g
4. 0.0588235: 627 lighter
   
5. 0.0352941: 701 ** towel

复制代码

: [/ \- q2 {) ^( e) _( M

' \! G; R, {) K

1. 0.121569: 656 miniskirt
   ' Z/ C' g$ w  Q
2. 0.054902: 835 suit
   
3. 0.0470588: 852 television
   0 o4 f0 G: d( \! [0 B1 q- B
4. 0.0470588: 440 bearskin
   " v5 v7 V4 k5 p6 m% A, C9 K: |
5. 0.0392157: 679 neck brace

复制代码

( p% @, Y: C; K

8 G' A! G. l* ~6 ]+ G

1. 0.65098: 918 comic book
   
2. 0.172549: 747 puck
   5 Z  h9 l+ x# g
3. 0.0196078: 922 book jacket
   $ v% D9 U- O/ B; a8 Z. T
4. 0.0196078: 723 ping-pong ball
   
5. 0.0117647: 806 soccer ball
   

复制代码

* `9 U% o/ O9 D+ o  p  g9 o

1 V( X4 E' z( v) p0 A! w: c$ ?8 f

1. 
   
2. 0.678431: 918 comic book
   1 y' Z- p1 A- Q5 D. p4 u( i
3. 0.0784314: 418 balloon
   1 s8 X9 K& r9 r2 H3 |/ ~
4. 0.0470588: 880 umbrella
   4 J3 T1 H# H& o( n
5. 0.0470588: 722 pillow
   # z9 @1 {: D; n
6. 0.0156863: 644 mask

复制代码

/ |8 P% z/ J! z( U" `' |

1. 0.184314: 585 hair slide
   : n# e4 C1 ]( z% ]
2. 0.156863: 794 shower cap
   , S+ S. F! V+ Y
3. 0.0941176: 797 ski mask
   # h, L& \# P1 n4 W" ?! O
4. 0.0431373: 644 mask
   ! X! |/ I8 K7 T, \
5. 0.0352941: 571 gasmask

复制代码

十张图片的识别结果均以编码方式呈现，从识别的概率结果来看，飞凌的这款 iMX8MP 开发板的NPU的算力还是非常强的。

+ h; S6 [4 y* q+ j5 Y

据官方介绍，i.MX 8M Plus处理器内置NPU，可达到2.3 TOPS（Tera Operations Per Second，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作）算术处理，并实现先进的AI算法处理。并且NXP为i.MX 8M Plus处理器的NPU提供了一些特定用例，例如能够处理40,000多个英文单词，MobileNet v1模型可以每秒处理超过500张图像的图像分类。

原文链接：https://www.forlinx.com/article_view_809.html

iMX8MPlus 核心板： https://www.forlinx.com/product/136.html

! K0 F5 R! C8 X- n8 d" M; h