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本文來源電子發(fā)燒友社區(qū)，作者：xusiwei1236，帖子地址：https://bbs.elecfans.com/jishu_2289346_1_1.html

一、TFLM簡介
TFLM是TensorFlow Lite for Microcontrollers項目的簡稱，全稱翻譯過來就是“適用于微控制器的TensorFlow Lite”。它是一個來自谷歌的邊緣AI框架，能夠運行在單片機上。
來自官方的介紹：

TensorFlow Lite for Microcontrollers 是 TensorFlow Lite 的一個實驗性移植版本，它適用于微控制器和其他一些僅有數千字節(jié)內存的設備。它可以直接在“裸機”上運行，不需要操作系統(tǒng)支持、任何標準 C/C++ 庫和動態(tài)內存分配。核心運行時(core runtime)在 Cortex M3 上運行時僅需 16KB，加上足以用來運行語音關鍵字檢測模型的操作，也只需 22KB 的空間。

TFLM項目首頁：https://tensorflow.google.cn/lit ... s/overview?hl=zh-cn
TFLM代碼倉鏈接：https://github.com/tensorflow/tflite-micro

二、準備工作2.1 燒錄系統(tǒng)
開始本篇之前，需要先下載、燒錄支持NVDLA驅動的系統(tǒng)鏡像。
這里使用了社區(qū)**Houge_Langley**大佬制作的帶有NVDLA驅動的Debian鏡像，下載連接：
http://ubuntu-riscv.litterhougelangley.club/ubuntu-impish/img/
Debian系統(tǒng)鏡像下載完成后，將Debian系統(tǒng)鏡像燒錄到SD卡上的操作和Fedora操作類似，這里不再贅述。
啟動后，neofetch輸出：

2.2 下載依賴
在PC的Linux系統(tǒng)上，運行TFLM基準測試之前，需要先安裝依賴的一些工具：
sudo apt install git unzip wget python3 python3-pip

2.3 設置pip源
將pip源設置為國內源，可以加速pip包安裝，執(zhí)行如下命令：
pip config set global.index-urlhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com
pip config set global.timeout 120

2.4 安裝Pillow庫
tflite-micro的benchmark編譯過程中會依賴python環(huán)境的pillow庫，對數據集的圖片進行預處理。
執(zhí)行如下命令，安裝pillow庫： pip install pillow
安裝過程會編譯pillow包中的C/C++源代碼文件，速度較慢，耐心等待。
如果Pillow安裝過程報錯：The headers or library files could not be found for jpeg
需要先安裝libjpeg庫：apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev

三、在VisionFive上運行TFLM3.1 下載TFLM源碼
下載tflite-micro源碼使用如下命令：
git clone <https://github.com/tensorflow/tflite-micro.git>

3.2 TFLM基準測試說明
TFLM代碼倉的頂層的README.md中給出了benchmarks鏈接：
https://github.com/tensorflow/tflite-micro/blob/main/tensorflow/lite/micro/benchmarks/README.md
該文檔篇幅不長：

通過這個目錄我們可以知道，TFLM實際上提供了兩個基準測試（實際有三個），分別是：

關鍵詞基準測試
- 關鍵詞基準測試使用的是程序運行時生產的隨機數據作為輸入，所以它的輸出是沒有意義的
人體檢測基準測試
- 人體檢測基準測試使用了兩張bmp圖片作為輸入
- 具體位于tensorflowlitemicroexamplesperson_detectiontestdata子目錄

3.3 TFLM基準測試命令
參考”Run on x86”，在x86 PC上運行關鍵詞基準測試的命令是：
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile run_keyword_benchmark
在PC上運行人體檢測基準測試的命令是：
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile run_person_detection_benchmark
執(zhí)行這兩個命令，會依次執(zhí)行如下步驟：

調用幾個下載腳本，下載依賴庫和數據集；
編譯測試程序；
運行測試程序；

tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile代碼片段中，可以看到調用了幾個下載腳本：

flatbuffers_download.sh和kissfft_download.sh腳本第一次執(zhí)行時，會將相應的壓縮包下載到本地，并解壓，具體細節(jié)參見代碼內容；
pigweed_download.sh腳本會克隆一個代碼倉，再檢出一個特定版本：

這里需要注意的是，代碼倉https://pigweed.googlesource.com/pigweed/pigweed國內一般無法訪問（因為域名googlesource.com被禁了）。將此連接修改為我克隆好的代碼倉：https://github.com/xusiwei/pigweed.git可以解決因為國內無法訪問googlesource.com而無法下載pigweed測試數據的問題。

3. 4 Keyword基準測試
關鍵詞基準測試使用的模型較小，比較適合在STM32F3/F4這類主頻低于100MHz的MCU。
這個基準測試的模型比較小，計算量也不大，所以在PC上運行這個基準測試的耗時非常短：

可以看到，在PC上運行關鍵詞喚醒的速度非常快，10次時間才2毫秒。
模型文件路徑為：./tensorflow/lite/micro/models/keyword_scrambled.tflite
可以使用Netron軟件查看模型結構：

3. 5 Person detection基準測試
人體檢測基準測試的計算量相對要大一些，運行的時間也要長一些：

可以看到，人像檢測模型運行10次的時間是四千多毫秒，一次平均四十幾毫秒。
模型文件路徑為：./tensorflow/lite/micro/models/person_detect.tflite
同樣，可以使用Netron查看模型結構，模型結構過于復雜，這里不再展示。

四、和樹莓派3B+結果對比
我手頭還有一塊吃灰很久的樹莓派3B+，拿出來做個對比。

4.1 在樹莓派3B+上運行TFLM基準測試
在樹莓派3B+上運行TFLM基準測試，所需的操作和VisionFive的完全一致。由于關鍵詞識別的模型計算量太小了，這里直接跑一下人像檢測的模型，最終結果為：

可以看到，在樹莓派3B+上的，對于有人臉的圖片，連續(xù)運行10次人臉檢測模型，總體耗時4186毫秒，每次平均耗時418.6毫秒；對于無人臉的圖片，連續(xù)運行10次人臉檢測模型，耗時4190毫秒，每次平均耗時419毫秒。

4.2 VisionFive和樹莓派3B+上TFLM基準測試結果對比
結果匯總如下：

	VisionFive V1	樹莓派3B+
有人臉平均耗時（ms）	477.6	418.6
無人臉平均耗時（ms）	476.9	419
CPU最高主頻（Hz）	1.0GHz	1.4G

從上表可以看到，在TFLM人像檢測模型計算場景下，VisionFive和樹莓派3B+單次計算耗時基本相當。樹莓派3B+的CPU頻率比VisionFive要高出40%，VisionFive能跑出這樣的成績說明U74 RISC-V CPU核和ARM Cortex A53的單核計算能力上差距不大（TFLM是單線程的）。但是，樹莓派3B+有4個Cortex A53核心，而VisionFive V1只有兩個U74 CPU核心，因此在多線程計算性能上必然存在較大差距。

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