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尝试在 i.MX93 EVKCM 上的 EthosU NPU 上推断 AI 模型时遇到错误。
使用的 BSP:Linux imx93evk 6.1.1+g29549c7073bf 首先,我从 tensorflow-lite 示例文件夹编译了 mobilenet 模型: root@imx93evk:/usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples#vela mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite 输出: mobilenet_v1_1.0_224_quant 加速器配置的网络摘要 Ethos_U65_256 系统配置内部默认 内存模式内部默认 加速器时钟 1000 MHz 设计峰值 SRAM 带宽 16.00 GB/s 设计峰值 DRAM 带宽 3.75 GB/s 使用的 SRAM 总量 370.91 KiB 使用的 DRAM 总量 3622.39 KiB CPU 运算符 = 0 (0.0%) NPU 运算符 = 60 (100.0%) 平均 SRAM 带宽 4.73 GB/s 输入 SRAM 带宽 11.96 MB/批 权 重 SRAM 带宽 9.70 MB/批 输出 SRAM 带宽 0.00 MB/批 总 SRAM 带宽 21.77 MB/批 每个输入的总 SRAM 带宽 21.77 MB/推理(批大小 1) 平均 DRAM 带宽 2.13 GB/s 输入 DRAM 带宽 1.52 MB/批次 权 重 DRAM 带宽 3.23 MB/批次 输出 DRAM 带宽 5.06 MB/批次 总 DRAM 带宽 9.82 MB/批次 每个输入的总 DRAM 带宽 9.82 MB/推理(批次大小 1) 神经网络 macs 572406226 MACs/batch Network Tops/s 0.25 Tops/s NPU 周期 3891214 周期/批 SRAM 访问周期 1020041 周期/批 DRAM 访问周期 1677430 周期/批 片上闪存访问周期 0 周期/批 片 外闪存访问周期 0 周期/批 总周期 4604278 周期/批 批量推理时间 4.60 毫秒,217.19 次推理/秒(批量大小 1) 然后我尝试了 tflite label_image 示例: root@imx93evk:/usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples# ./label_image -m mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite external_delegate_path=/usr/lib/libethosu_delegate.so 输出: 信息:已加载模型 mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite 信息:已解决报告 错误:Ethos_u 推理失败 错误:节点号 0 (ethos-u) 调用失败。 错误:无法调用 tflite! 我还尝试了引发以下错误的 inference_runner 脚本: ./inference_runner -n ./output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite -i grace_hopper.bmp -l labels.txt -o output.txt 发送 Ping 发送版本请求 发送能力请求 错误:IOCTL 失败 有什么建议我可能做错了吗? |
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