如何构建与AI/ML的主要必要库兼容的Linux映像

描述

介绍：

SAMA7G54 是最后一款超低功耗 MPU 32 位。其卓越的性能使其能够运行基于 AI/ML 的应用程序。在本教程中，您将学习如何构建与 AI/ML 的主要必要库兼容的 Linux 映像。这些主要库是 tflite_runtime 和 SciPy。目前两者都没有集成到 buildroot 中。

I) 下载 Microchip 产品的 buildroot

您必须在主机上的 Linux 环境中工作。

首先，在您选择的位置，创建一个名为：“buildroot_for_ML”的文件夹并输入：

mkdir buildroot_for_ML
cd buildroot_for_ML

然后 ：

git clone https://github.com/linux4sam/buildroot-at91.git
cd buildroot-at91
git checkout tags/linux4sam-2022.04

提示：最好使用最新的buildroot-at91标签。为此，您可以通过以下链接在我们的 GitHub 存储库中查看最近的标签列表：Linux4SAM/buildroot-at91 标签

下一步是：

cd ..
git clone https://github.com/linux4sam/buildroot-external-microchip
cd buildroot-external-microchip
git checkout tags/linux4sam-2022.04

完成所有这些步骤后，您需要在 buildroot-at91 目录中进行一些更改。

II) 使安装与用于 AI/ML 目的的库兼容

1) 更改 Python 版本

首先，如简介中所述，您将需要使用tflite_runtime。此 python 库与最新版本的 python (Python 3.10) 不兼容，但仅与 Python 3.8 兼容。

转到“buildroot_for_ML/buildroot-at91/package”目录并删除“python3”目录。

现在重要的是去选择之前版本buildroot中的python3.8.6。

为此，请通过以下链接下载所需的特定版本的 buildroot：

使用 python 3.8.6 构建根目录

警告：

不要将其下载到“ buildroot_for_ML”目录中，但请下载到另一个目录中。

下载此文件后：

解压缩

浏览到“包”目录

复制“python3”目录

将其粘贴到此位置：“ buildroot_for_ML/buildroot-at91/package”

现在完成了。恭喜！您更改了 buildroot 中的 python 版本。

2) 将 SciPy 添加到 buildroot。

SciPy 库是一个数学库，通常用于音频 ML 模型中的音频预处理。

请按照以下步骤将其添加到我们的 buildroot 安装中：

转到https://patchwork.ozlabs.org/project/buildroot/list/?series=287352

通过单击其链接和“MBOX”下载每个补丁：

下载四个补丁后，将文件放在“ buildroot_for_ML/buildroot-at91/”目录中

在此目录下打开一个终端

然后键入这些命令：

git apply v4-1-4-package-python-gast-new-host-only-package.patch
git apply v4-2-4-package-python-beniget-new-host-only-package.patch
git apply v4-3-4-package-python-pythran-new-host-only-package.patch
git apply v4-4-4-package-python-scipy-new-package.patch

完成这些步骤后，SciPy 库现在可以在 buildroot 中使用。但这不是它的最新版本，即 SciPy 版本 1.8.1。

要更新 SciPy 版本，请按照以下步骤操作：

转到“buildroot_for_ML/buildroot-at91/package/python-SciPy”目录

使用诸如 gedit 之类的代码编辑器打开文件“ python-scipy.mk ”。

将 SciPy 版本从 1.7.3 更改为 1.8.1：

完成后，保存文件并关闭它。

使用代码编辑器打开文件“python-scipy.hash”

删除第 3 行；4；5; 6; 7; 8; 9

用这一行替换第 2 行的内容：

sha256 0140dd24d14ce194fdb3df496c2190f0896ca84ac98bf5d69c3b3fb7bde1a1e9 scipy-1.8.1.tar.xz

像这样：

现在终于完成了！您拥有与 buildroot 集成的最新版本的 SciPy。

三）配置Buildroot

1）默认配置

由于我们要为 SAMA7G54-Ek 板构建 Linux 映像，我们需要通过设置环境变量将其指示给 buildroot。

在您的终端中转到“buildroot-at91/”目录

运行此命令：

BR2_EXTERNAL=../buildroot-external-microchip/ make sama7g5ek_headless_defconfig

2）制作菜单配置

现在外部工具链已设置，您可以通过键入以下命令运行配置 GUI：

make menuconfig

为了能够将 python-scipy 添加到您的配置中，您必须使用您的工具链启用 Fortran 支持。

为此：

转到“工具链--->”选项

按空格键激活“启用 Fortran 支持”选项。

双击“ESC”返回主页面。

现在已经完成，您可以根据需要添加任意数量的包。

Microchip 的 MPU32 营销团队至少向您推荐以下这些：

BR2_PACKAGE_PYTHON3

BR2_PACKAGE_PYTHON_PIP

BR2_PACKAGE_NUMPY

BR2_PACKAGE_PILLOW

BR2_PACKAGE_PSUTIL

BR2_PACKAGE_SCIPY

BR2_PACKAGE_PSYCOPG2

提示：您可以通过按“/”键盘键在 menuconfig 中搜索您想要的任何包。

警告：

默认情况下启用某些软件包，但它们会导致兼容性问题，因为它们不支持 SAMA7G54-Ek 板并且不是必需的，因此请禁用它们：

· 搜索“cryptoauthlib”

· 选择第一个结果并禁用两个包：

现在一切都已完成，您可以构建图像。

IV) 构建并刷入镜像

1）建立形象

要构建图像：

在您的终端中，在目录“ buildroot-at91”中

确定可用于图像生成的 CPU 数量 N

将以下命令中的 N 替换并运行

make -jN

现在你必须等待几个小时才能完成这一代：

2) 刷写 SD 卡

生成完成后，转到“/buildroot_for_ML/buildroot-at91/output/images”目录。文件“sdcard.img”是将在您的 SD 卡上闪烁的 Linux 映像。

请按照本教程学习如何操作：

Linux4SAM 闪存 SD 卡

五）安装tflite_runtime

1）运行图像

SD 卡刷入后，您可以将其插入 SAMA7G54-Ek 板上的 SD 卡接收器，然后按“重置按钮”和“开始按钮”运行操作系统。

如果您在设置硬件时遇到一些困难，请按照此图片的指示进行操作：

提示：

如果您需要帮助安装 TTL 转 USB 连接器 (UART) 的驱动程序，您可以按照本教程进行操作：

Linux4Sam - SAMA7G54-Ek - TTL 转 USB 连接器

2) 安装 tflite_runtime

要安装 tflite_runtime，您必须使用“pip”。但首先你需要将电路板连接到互联网：

将以太网电缆插入“1Gbps 以太网”模块。

激活界面：

ifup eth0

设置当前日期和时间（出于 SSL 证书兼容性原因）：

date YYYY-MM-DD
date HH:MM:SS

安装 tflite_runtime ：

pip install tflite_runtime

结论：

感谢您使用本教程。现在你有了一个工作图像，你可以安装其他包，如果兼容的话，再次使用“pip”。如果您需要帮助，请随时与我联系