From 1abb398c82c54b0220080d516868cc2ec8bea304 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhangyang0701 Date: Mon, 1 Apr 2019 11:06:21 +0800 Subject: [PATCH] modify FPGA doc --- doc/development_fpga.md | 37 ++--------------------------------- src/io/paddle_inference_api.h | 4 ++++ 2 files changed, 6 insertions(+), 35 deletions(-) diff --git a/doc/development_fpga.md b/doc/development_fpga.md index 1f0d6ffb36..4019739b45 100644 --- a/doc/development_fpga.md +++ b/doc/development_fpga.md @@ -1,38 +1,5 @@ # FPGA开发文档 -FPGA平台的代码分为V1和V2。其中V1在Xilinx ZCU102 revision 1.0开发板测试Resnet50成功，预测结果正确。以下描述适用于复现V1运行的结果。 +FPGA平台的代码分为V1和V2。要复现V1运行的结果，需要准备专门的硬件、底层驱动程序、FPGA工程。这些都在之前的版本[1.1.1](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/releases/tag/1.1.1) 中提供了链接。根据链接的使用说明，可以复现resnet50的推测结果。 -## 准备硬件 -___ - -1. 购买Xilinx ZCU102 revision1.0 开发板 -2. 另外下载Xilinx ZCU102 Ubuntu[镜像文件](https://www.xilinx.com/member/forms/download/xef.html?filename=Ubuntu_Desktop_Release_2018_1.zip)，并烧录进SD卡。 - * Windowns系统可使用Win32DiskImager - * Linux系统使用dd命令：dd if=name.img of=/dev/sdb -2. 将SD卡插入电脑，替换分区1中已有的BOOT.BIN、image.ub为[BOOT.BIN、image.ub](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz) -3. 将SD卡插入ZCU102开发板，设置板拨码开关为SD卡启动，上电启动Linux系统. -3. 装载驱动：sudo insmod [fpgadrv.ko](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz) - - -## 编译工程 -___ -1. 将最新的paddle mobile 代码复制到ZCU102开发板中。 -2. 进入paddle-mobile根目录， CMakeLists.txt 设置平台为 option(FPGA "fpga support" ON)。CPU和MALI\_GPU选项设置为OFF。设置option(FPGAV1 "fpga v1" ON), option(FPGAV2 "fpga v2" OFF)。 -2. 执行以下命令，可在./test/build下生成test-resnet50可执行程序。 - * mkdir build - * cd build - * cmake .. - * make - -## 准备模型和数据 -___ -1. 模型文件放在./test/models/resnet50中。将[\_\_model\_\_](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)文件复制到此文件夹下。 -2. 如果不存在，则创建文件夹./test/models/resnet50 和 ./test/images。 -3. 另外下载模型[权重文件](http://paddle-imagenet-models.bj.bcebos.com/resnet_50_model.tar),解压后也放在./test/models/resnet50 中。 -4. 将数据文件[image_src_float](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)复制到./test/images下。此数据文件对应着标准数据集中的ILSVRC2012_val_00000885.JPEG，分类标签为80， 对应着"black grouse"。 - -## 运行程序 -___ -1. 进入./test/build目录。 -2. sudo ./test-resnet50 -3. 如果于DEBUG选项是否打开，屏幕会输出很多中间打印信息。最终打印出预测分类结果为80。 +后续PaddleMobile版本，不再提供相关的辅助文件。 diff --git a/src/io/paddle_inference_api.h b/src/io/paddle_inference_api.h index b1e787c649..1771278308 100644 --- a/src/io/paddle_inference_api.h +++ b/src/io/paddle_inference_api.h @@ -35,6 +35,10 @@ namespace fpga { int open_device(); void* fpga_malloc(size_t size); void fpga_free(void* ptr); + +// Usage: +// auto version = fpga::paddle_mobile_version(); +// std::cout << "0X0" << std::hex << version << std::endl; uint32_t paddle_mobile_version(); } // namespace fpga #endif -- GitLab