RT-Thread之入门跑代码

本文将讲述如何在window10中利用tensorflow跑代码，并且编译成bin文件，最后在k210中运行

一、在window上安装tensorflow框架（python3.7）

1、安装Anaconda，打开Anaconda Navigator创建一个python3.7的环境

###在我们只有其他版本列如python3.5,我们可以利用python3.5创建出一个python3.###

在Anaconda Promp中输入

 
conda create --name python3 python=3.7

 
activate python3

############################################################################

2、在pytho3.7的基础上面创建一个tensorflow3.7的环境

在Anaconda Prompt中输入：

conda create -n tensorflow python=3.7
activate tensorflow

切换了就代表成功了我们要安装的是CPU版本，那么在命令下紧接着输入：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

注意！！！上面这步经常Anaconda安装tensorflow出现Failed building wheel for grpcio问题的解决

我们要手动下载具体自己找

3、测试tensorflow是否安装成功

在tensorflow中输入

在Anaconda Prompt窗口中输入： python

进入python后依次输入：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

a = tf.constant(10)

注意！！！sess = tf.Session会应为tensoflow版本不同出现表达问题

二、将我们的上面创建的tensorflow环境加入到jupyter编译环境之中

（在Anaconda prompt中输入）

 1、列出当前的虚拟环境

conda env list

2、激活想要用的虚拟环境 假设环境名为abc

conda activate abc

3、安装ipykernel

conda install ipykerne

4、再执行'

python -m ipykernel install --name abc

三、在tensoflow中安装open cv 库

pip install opencv_python

pip install opencv-contrib-python // opencv的扩展包，里边有一些图像处理的算法

四、在jupyter上面跑代码

1、找到形如lab3_mnist_training.ipynb文件的路径的终端，输入jupyter notebook进入编译界面

2、在Kemel中加入tensorflow 之前我第四步把环境命名为abc了

3、运行代码每个模块都要运行，错了就会有显示

注意！！！python版本代码差别较大，新手不要乱换环境

出现l了xx model  not  define是因为没有安装这个包，我们输入命名

pip  install xx

4、在model中出现类似mnist.h5和mnist.tflite的文件表示训练成功了

五、生成bin文件

1、模型量化

在此路径下打开终端D:RT-AK-mainRT-AK-mainRT-AKrt_ai_tools

python aitools.py --project=D:EAIlab3-mnist --model=D:EAIlab3-mnistModelsmnist.tflite --model_name=mnist --platform=k210 --dataset=D:EAIlab3-mnistDatasetsquantize_data

# 示 例(量 化 模 型， 图 片 数 据 集) $ python aitools.py --project="D:ProjectK210_Demok210-test" --model="./Models/ mnist.tflite" --model_name=mnist --platform=k210 --dataset="xxxLab1-Mnist Datasetsquantize_data"

其中，--project 是你的目标工程路径，--model 是你的模型路径（这里使用的是 RT-AK 自带的模型 文件），--model_name 是转化的模型文件名，--platform 是指定插件支持的目标平台为 K210，--dataset是模型量化所需要用到的数据集。

2、烧录

只要找到最后文件的位置就可以，注意代码里面已经写了工具链的路径，要把他放在指定位置

set RTT_EXEC_PATH=D:rtxpack-riscv-none-embed-gcc-8.3.0-1.2-win32-x64xpack-riscv-none-embed-gcc-8.3.0-1.2bin

 在D:EAIlab3-mnist路径打开终端输入

scons

6、将bin导入k210中，点击flash，最后在env_released_1.2.0（里面有个exe程序）文件中编译

 （未完待续！@！！！）