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本帖最后由 donatello1996 于 2022-2-10 11:58 编辑 在OKMX8MP-C 开发板的出厂使用手册中,有一章是针对版上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: 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:
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: 可以看到没有任何报错,运行库环境移植成功,接下来可以愉快地进行tensorflow例程的玩耍了,官方DEMO的验证结果是:
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:
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。 然后再来试试另外几张图片,为了检验这NPU的人工智能算力到底行不行,一下弄满十张,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:
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