一、前言

NXP 針對 Machine Learning ( ML ) 創建了 eIQ 工具，以方便開發者在 i.MX 系列設備上開發 ML 相關應用。

本篇將會分兩個章節，一章節介紹 eIQ 軟件，另外一章節將會對 eIQ 依賴的 Yocto 環境搭建和編譯進行 Hands On 介紹。
(注：本篇不包含 Demo 范例演示，Demo 將會在下一篇博文展出)

二、NXP eIQ 軟件介紹

eIQ 提供一系列的機器學習庫和工具，應用于 I.MX 系列應用開發。eIQ 只支持網絡模型的推測和標準的機器學習算法，即模型的訓練需要離線完成。目前 eIQ 的 SDK 已經內含在 i.MX Linux OS 的 BSP 包中，eIQ 有包含如下 Yocto 代碼包：

• OpenCV 4.0.1

• Arm Compute Library 19.02

• Arm NN 19.02

• ONNX runtime 0.3.0

• Tensor Flow 1.12

• Tensor Flow Lite 1.12

這里需要指出的是，目前 eIQ 暫還不支持 GPU 加速，如果需要 GPU 加速，獨立于 eIQ ,自行用 OpenCL 進行開發。eIQ 的框架如下：? ?

三、eIQ 依賴的 Yocto 下載和編譯

eIQ 所依賴的 Yocto主要是 Linux L4.14.98_2.0.0 GA 版本。

1. Yocto L4.14.98_2.0.0源代碼和文檔入口地址：
https://www.nxp.com/design/i.mx-developer-resources/i.mx-software-and-development-tools:IMX-SW??

大家了解下代碼和文檔資料的來源，Yocto 的代碼下載和編譯可參考如上的官方文檔，也可以參考下面的操作流程。

2.軟硬件環境準備

2.1 硬件準備：

一臺 Linux OS 以及預留 120 GB 、可聯網的主機。

2.2 軟件準備：

① Host Os : Ubuntu (本實驗基于 Ubuntu 16.04 LTS)

② 按如下命令安裝所依賴的包：

$ sudo apt-get install gawk wget git-core diffstat unzip texinfo gcc-multilib build-essential chrpath socat libsdl1.2-dev xterm sed cvs subversion? coreutils texi2html docbook-utils python-pysqlite2 help2man gcc? g++ make desktop-file-utils libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev mercurial autoconf automake groff curl lzop asciidoc u-boot-tools?

3.eIQ 編譯工具(Protobuf 3.5.1 )安裝

① 下載 Protobuf 3.5.1 工具源碼

wget?https://github.com/google/protobuf/archive/v3.5.1.tar.gz

② 安裝 Protobuf 3.5

?解壓后到 Protobuf 根目錄逐步運行如下命令安裝

baker@baker-VirtualBox:~$?cd protobuf-3.5.1/

baker@baker-VirtualBox:~/protobuf-3.5.1$./autogen.sh

baker@baker-VirtualBox:~/protobuf-3.5.1$./configure

baker@baker-VirtualBox:~/protobuf-3.5.1$?make -j8??

安裝結果 Log 如下：

4.Repo 工具的獲取

① 來源：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/git-repo

② 給 repo 添加可執行權限

③ 修改 REPO_UR

? ? ? ? ?vim 打開 ./bashrc ,底部添加 REPO_URL

5.通過 Repo 下載 Yocto 源碼

① 如下命令( 紅色字體 )開始初始化 Yocto 倉庫

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ$?mkdir fsl-arm-yocto-bsp

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ$?cd fsl-arm-yocto-bsp

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ/ fsl-arm-yocto-bsp $?repo init -u https://source.codeaurora.org/external/imx/imx-manifest -b imx-linux-sumo -m imx-4.14.98-2.0.0_machinelearning.xml

結果如下：

② 如下命令(紅色字體)開始同步

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ/fsl-arm-yocto-bsp$?repo sync

同步結果如下：? ?

? ? 。。。。。。?

出現如上紅色方框的內容，說明代碼包已下載成功，接下來可以進行編譯。

6.Yocto編譯

① 按如下命令(紅色字體)進行Yocto 編譯變量設置，包含 i.MX8 開發板類型、目標 OS 類型、Machine Learing 屬性

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ/fsl-arm-yocto-bsp$?EULA=1 MACHINE=imx8qmmek DISTRO=fsl-imx-xwayland source ./fsl-setup-release.sh -b buildxwayland

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ/fsl-arm-yocto-bsp/buildxwayland$?echo "BBLAYERS += \" \${BSPDIR}/sources/meta-imx-machinelearning \"" >> conf/bblayers.con
f

過程如下：

② 修改 conf/local.conf ,添加 OpenCV / OpenCL / CMake / TensorFlow 相關設定

#Add basic development capabilities:

EXTRA_IMAGE_FEATURES = " dev-pkgs debug-tweaks tools-debug tools-sdk ssh-server-openssh"#Add packages for networking capabilities:

IMAGE_INSTALL_append = " net-tools iputils dhcpcd"

#Add some generic tools:

IMAGE_INSTALL_append = " which gzip python python-pip"

IMAGE_INSTALL_append = " wget cmake gtest git zlib patchelf"

IMAGE_INSTALL_append = " nano grep vim tmux swig tar unzip"

IMAGE_INSTALL_append = " parted e2fsprogs e2fsprogs-resize2fs"

#Configure the OpenCV package:

IMAGE_INSTALL_append = " opencv python-opencv"

PACKAGECONFIG_remove_pn-opencv_mx8 = "python3"

PACKAGECONFIG_append_pn-opencv_mx8 = " dnn python2 qt5 jasper openmp test neon"

#Remove the OpenCL support from packages:

PACKAGECONFIG_remove_pn-opencv_mx8 = "opencl"

PACKAGECONFIG_remove_pn-arm-compute-library = "opencl"

#Add CMake for SDK’s cross-compile:

TOOLCHAIN_HOST_TASK_append = " nativesdk-cmake nativesdk-make"

#Add packages:

IMAGE_INSTALL_append = " arm-compute-library tensorflow tensorflow-lite armnn onnxruntime"

PREFERRED_VERSION_opencv = "4.0.1%"

PREFERRED_VERSION_tensorflow = "1.12.0%"

PREFERRED_VERSION_tensorflow-lite = "1.12.0%"

③ 開始 bitbake 編譯 ,這一步將會產生最終的固件

baker@baker-VirtualBox:~/eIQ/fsl-arm-yocto-bsp/buildxwayland$ bitbake fsl-image-qt5

在 buildxwayland/tmp/deploy/images/imx8qmmek 目錄下，可以看到已經成功生成固件 “fsl-image-qt5-imx8qmmek.sdcard.bz2”

至此，eIQ 的環境搭建以及編譯已完成。下一篇將會帶大家一起在 i.MX8QMMEK demo 板上運行 eIQ Demo , 敬請期待。

點擊點“在看”給小編加雞腿 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的-i 可以编译添加多个_大咖说 | 基于 NXP i.MX8 eIQ 环境搭建和编译的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。