device_key="rasp4b-64"rpc_host="127.0.0.1"rpc_port=9190# 如果使用 ndk 工具进行交叉编译,则设置为 True # 并且还要设置下面的环境变量指向交叉编译器 use_ndk=False # os.environ["TVM_NDK_CC"]="/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++"### 调优OPTION### network="mobilenet"use_sparse=False batch_si...
# 如果使用 ndk 工具进行交叉编译,则设置为 True # 并且还要设置下面的环境变量指向交叉编译器 use_ndk = False # os.environ["TVM_NDK_CC"] = "/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++" ### 调优 OPTION ### network = "mobilenet" use_sparse = False batch_size = 1 layout = "NHWC" dtype = "floa...
rpc_port = 9190 # 如果使用 ndk 工具进行交叉编译,则设置为 True # 并且还要设置下面的环境变量指向交叉编译器 use_ndk = False # os.environ["TVM_NDK_CC"] = "/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++" ### 调优 OPTION ### network = "mobilenet" use_sparse = False batch_size = 1 layout = "NHW...
TVM_NDK_CC JAVA_HOME: 需要jdk17,否则在编译android时会出现version问题,在当前步骤不是必要(待确认) 4. 打包android推理依赖环境 cd mlc-llm/android/library && ./prepare_libs.sh 代码执行内容如下: a) 把在导出权重这一步骤产生的f"{local_id}-{target}.tar”文件通过ndk打包成静态库libmodel_android....
# 如果使用 ndk 工具进行交叉编译,则设置为 True # 并且还要设置下面的环境变量指向交叉编译器 use_ndk = False # os.environ["TVM_NDK_CC"] = "/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++" ### 调优 OPTION ### network = "mobilenet" use_sparse = False batch...
4.找不到 TVM_NDK_CC [SOLVED] Android_rpc_test.py failed 按照dayanandasiet 的回复设定 TVM_NDK_CC 即可 Follow the below steps to generate toolchian and try to generate application with below export comand Tool chain generate with below instruction ...
按照dayanandasiet(http://link.zhihu.com/?target=https%3A//discuss.tvm.ai/u/dayanandasiet) 的回复设定 TVM_NDK_CC 即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Follow the below steps to generate toolchian andtryto generate applicationwithbelowexportcomand ...
4.找不到 TVM_NDK_CC [SOLVED] Android_rpc_test.py failed 按照dayanandasiet的回复设定 TVM_NDK_CC 即可 Follow the below steps to generate toolchian and try to generate application with below export comand Tool chain generate with below instruction ...
唯一要做的是链接到 target 平台中的 TVM runtime。 TVM 给出了一个最小 runtime,它的开销大约在 300K 到 600K 之间,具体值取决于使用模块的数量。大多数情...
lib.export_library("deploy_lib.so", ndk.create_shared) with open("deploy_graph.json", "w") as fo: fo.write(graph.json()) with open("deploy_param.params", "wb") as fo: fo.write(runtime.save_param_dict(params)) 1. 2. 3. 4. 5.deploy...