【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A Yolov5n的HHB编译顺利通过的环境

发表于 2023-10-17 21:14

【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A Yolov5n的HHB编译顺利通过的环境实验环境：
win11+WSL2+vscode
一、环境搭建(虚拟机vmware和wsl应该都行，博主两种环境都有分别在两台电脑上，主要介绍博主目前使用环境)1.1. 安装WSL2为什么安装wsl2不安装wsl，因为我觉得wsl2新一些优化应该好一些，其实都行，依据自己的喜好。
开启虚拟化（控制面板 --> 程序网上还说了需要开启 Hyper-V , 博主我没有开启也没有影响，因为说开了会电脑变卡，我就没管，只是勾选了适用于linux子系统）

1.2 wsl2配置

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更新WSL2

wsl --update

查看版本

wsl -v -l

设置WSL默认版本

wsl --set-default-version 2

1.3 下载ubuntu镜像
打开微软商店下载ubuntu20.04（根据自己的喜好，下载22.04也行，博主安装的是20.04）

1.4 配置vscode环境打开vscode后安装wsl插件，然后会自动加载wsl系统

二、yolovn模型 hhb编译以及量化2.1搭建docker环境并启动容器首先要在自己的电脑上安装 Docker，先卸载可能存在的 Docker 版本：

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sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

安装Docker依赖的基础软件：

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sudo apt-get update

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

添加官方源

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sudo apt-get update

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

安装 Docker：

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sudo apt-get update

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

安装完毕后，获取 HHB 环境的 Docker 镜像

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docker pull hhb4tools/hhb:2.4.5（如果有人拉取很慢的原因，可以挂上代理，速度会快很多）

拉取镜像完毕后，使用下面的命令进入 Docker 镜像：

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docker run -itd --name=your.hhb2.4 -p 22 "hhb4tools/hhb:2.4.5"

docker exec -it your.hhb2.4 /bin/bash

进入 Docker 镜像后，可使用下面的命令确认 HHB 版本并配置交叉编译环境：

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hhb --version

export PATH=/tools/Xuantie-900-gcc-linux-5.10.4-glibc-x86_64-V2.6.1-light.1/bin/:$PATH

2.2 开始编译yolov5n模型以及量化2.2.1 复现一下之前别人的错误

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cd /home

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

cd yolov5

pip3 install ultralytics

python3 export.py --weights yolov5n.pt --include onnx

下面是博主的输出信息，可见已经得到了onnx模型
[code]root@3eb4c58bfd83:/home/yolov5# python3 export.py --weights yolov5n.pt --include onnx
export: data=data/coco128.yaml, weights=['yolov5n.pt'], imgsz=[640, 640], batch_size=1, device=cpu, half=False, inplace=False, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=17, verbose=False, workspace=4, nms=False, agnostic_nms=False, topk_per_class=100, topk_all=100, iou_thres=0.45, conf_thres=0.25, include=['onnx']
YOLOv5

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