NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置
NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置
完成cnn模型eiq移植的第一步

1.安装conda
下载.sh
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
2.换源
改配置文件
sudo nano ~/.condarc
试了交大源可以用
channels:
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true
3.创建虚拟环境
创建环境
conda create -n eiq python=3.6.10
开启环境
source activate eiq
4. 安装dependency
conda install numpy=1.18
顺着装完
dependencies:
- numpy=1.18.1=py36h4f9e942_0
- onnx==1.6.0
- opencv==4.2.0
- pandas=0.24.2=py36he6710b0_0
- pillow=7.0.0=py36hb39fc2d_0
- protobuf=3.9.2=py36he6710b0_0
- pytest=5.3.0=py36_0
- python=3.6.10=h0371630_0
- tensorflow=1.14.0=mkl_py36h2526735_0
pip:
- onnxruntime==1.0.0
5. 添加python path
文档中是在命令行添加path的,但是没跑通,试了下应一种方法在python脚本里加跑通了。
命令行添加方法:
$export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/mnt/d/NXP/S32V2-eIQAuto01_RTM_2_0_0/s32v234_sdk/tools
python脚本添加方法:
import os
os.sys.path.append('/mnt/d/NXP/S32V2-eIQAuto01_RTM_2_0_0/s32v234_sdk/tools')
print (os.sys.path)
6. 运行
用vscode连接到wls调试python
- 打开vscode, 点左下角标志,点Remote-WLS:New Window
- 在新窗口中安装插件
- 打开文件夹,按照绝对路径如 /mnt/d/eiq_auto/
- 点击debug, 选择python interpreter


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