| 2.1. 代码下载 代码路径: https://github.com/sophgo/tpu-mlir 克隆该代码后, 需要在Docker中编译。参考下文配置Docker。 2.2. Docker配置 TPU-MLIR在Docker环境开发, 配置好Docker就可以编译和运行了。 从 DockerHub https://hub.docker.com/r/sophgo/tpuc_dev 下载所需的镜像: $ docker pull sophgo/tpuc_dev:v2.2 如果是首次使用Docker, 可执行下述命令进行安装和配置(仅首次执行): 1$ sudo apt install docker.io2$ sudo systemctl start docker3$ sudo systemctl enable docker4$ sudo groupadd docker5$ sudo usermod -aG docker $USER6$ newgrp docker 确保安装包在当前目录, 然后在当前目录创建容器如下: $ docker run --privileged --name myname -v $PWD:/workspace -it sophgo/tpuc_dev:v2.2# myname只是举个名字的例子, 请指定成自己想要的容器的名字 注意TPU-MLIR工程在docker中的路径应该是/workspace/tpu-mlir 2.3. ModelZoo(可选) TPU-MLIR中自带yolov5s模型, 如果要跑其他模型, 需要下载ModelZoo, 路径如下: https://github.com/sophgo/model-zoo 下载后放在与tpu-mlir同级目录, 在docker中的路径应该是/workspace/model-zoo 2.4. 代码编译 在docker的容器中, 代码编译方式如下: $ cd tpu-mlir$ source ./envsetup.sh$ ./build.sh |
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