【经验】windows端上采用瑞萨R CAR系列cnn工具链转换运行实操

时间： 2022-11-25 来源：世强

技术问答

瑞萨R CAR V3H平台上跑cnn模型，需要通过瑞萨的工具链把模型转化为R CAR V3H平台上可运行的模型，本文记录在windows端上工具链的转换运行实操。

本文采用瑞萨R CAR系列cnn工具链版本RENESAS_CNN-Toolchain_v1.19.1，运行过程如下：

第一步运行cnn_framework:

fuse融合操作：

转定量化：

数据tile：

导出 network in RVX XML format to 'allnet.xml'：

生成导出的allnet.xml文件：

第二步：通过cnnip_xml_reader把第一步导出的网络图转为相应的RVX文件用于转化为R CAR cnn api可以调用的接口数据：

生成输出的文件：

第三步转化为commandlist：

把第二步生成的allnet_CL文件夹copy到目录

D:\ziliao\选型推荐\RENENAS\SOC\V3MXXXX\CNN\3_4_6-cnnip_atmlib_gen-cnnip_target_project\v4.1.0-233-g240e895\RCAR_V3H1\applications\_pre_built

运行cnnip_atmlib_gen_SIL_GNU_windows_V3H1.exe input allnet_CL：

这样就生成了可以模拟运行的命令list以及bin文件：

最后我们运行模拟，以及运行到板子上的命令：

cnnip_target_project_SIL_GNU_windows_V3H1.exe

--commandlist cl_cnn0.bin --core CNN --sync id 1

--commandlist cl_dma0.bin --core DMA --sync id 2

--commandlist cl_dma1.bin --core DMA --sync id 4

--bcl commandlist.bcl

--setMemory image_memory:0,img4660.ppm,0

--setMemory image_memory:1,img4660.ppm,1

--setMemory image_memory:2,img4660.ppm,2

模拟推理完成，

开发板上运行的命令：

cnnip_target_project_HIL_GNU_linux

--commandlist cl_cnn0.bin --core CNN --sync id 1

--commandlist cl_dma0.bin --core DMA --sync id 2

--commandlist cl_dma1.bin --core DMA --sync id 4

--bcl commandlist.bcl

--setMemory image_memory:0,img4660.ppm,0

--setMemory image_memory:1,img4660.ppm,1

--setMemory image_memory:2,img4660.ppm,2

整个流程跑完，成功转换了模型，并推理一张图片输出结果，详细的参数以及工具使用介绍可以研究瑞萨随工具提供的文档。

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