弹道导弹的点点滴滴的点点滴滴的点点滴滴的

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资源内容介绍

弹道导弹的点点滴滴的点点滴滴的点点滴滴的

import numpy as npfrom tvm import teimport onnximport numpy as npimport tvmimport tvm.relay as relayfrom tvm import rpcfrom tvm.contrib import utilsx = np.zeros((1,3, 640, 640))from tvm.contrib import graph_executor# target = tvm.target.Target('llvm -mtriple=riscv64-unknown-linux-gnu -mcpu=generic-rv64 -mfloat-abi=hard')#target = "llvm -mtriple=riscv64-unknown-linux-gnu -mcpu=generic-rv64" -mcpu=sifive-u54 -mcpu=sifive-u54 -device=arm_cputarget = 'llvm -mtriple=riscv64-unknown-linux-gnu -mcpu=generic-rv64 -device=arm_cpu' input_name = "input.1"shape_dict = {input_name: x.shape}#导入onnx模型onnx_model = onnx.load('resnet18.onnx')mod, params = relay.frontend.from_onnx(onnx_model, shape_dict) # 这里利用TVM构建出优化后模型的信息# with relay.build_config(opt_level=3):# lib = relay.build_module.build(sym, target, params=params)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3): graph, lib, params = relay.build(mod, target=target, params=params)lib.save("model.ll")#这个relay.build_module.build与relay.build一样；dtype = 'float32' from tvm.contrib import graph_runtime # 下面的函数导出我们需要的动态链接库，地址可自定义print("Output model files")libpath = "model1.so"#with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):# graph, lib, params = relay.build(mod, target=target, params=params)#lib.save("model.ll")from tvm.contrib import cc##################### Test code start ############################### import subprocess# def c_compile(file_name, objects, **kwargs):# cmd = "/usr/bin/riscv64-linux-gnu-gcc"# options = ["-march=rv64g", "-mabi=lp64", "-o", file_name] + objects# subprocess.check_call(cmd + " " + " ".join(options), shell=True)# lib.export_library(libpath, fcompile=c_compile)##################### Test code end ##############################lib.export_library(libpath, cc="/usr/bin/riscv64-linux-gnu-gcc")#lib.export_library("model.so", cc="riscv64-unknown-linux-gnu-g++", options=["-march=rv64gc", "-mabi=lp64d", "-static-libstdc++"])

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