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    hikey 970 debian 镜像（有opencl 和 tensorflow）

    技术交流
    hikey970 tensorflow 深度学习 debian
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    • weijiz
      weijiz 最后由 weijiz 编辑

      最近(2018.8.30) LeMaker发布了一个新的 Hikey 970 debian镜像。此镜像增加了HDMI支持，稳定性也提高了。同时增加了OpenCL和Tensorflow（只有python3.5）支持。此 Tensorflow 应该是进行了优化的，具体的是不是用到了NPU还不确定。经过我自己的测试此 Tensorflow 的速度比我自己安装的速度要快一倍。但是此镜像仍然不支持自带的蓝牙。

      下面是安装和使用方法

      下载镜像

      镜像下载链接

      从上面链接下载镜像并解压

      tar -xzvf hikey970-lebian-9.tar.gz

      刷入镜像

      把hikey 970板子开关拨至 on off on off。链接USB线，并给板子上电。然后自己的电脑上执行下面的指令开始刷机

      ./flash-all-binaries.sh

      等待刷机完成

      刷入分区补丁

      默认的系统分区很小，所以需要打一个补丁，之后可以调整系统分区到60G。

      分区补丁下载

      从上面的的下载地址下载补丁，之后解压。
      把解压后的内容复制到刚才的 hikey970-lebian-9 文件夹内。

      然后执行

      sudo fastboot flash boot boot-hikey970.uefi.2.img
sudo fastboot flash userdata hikey970-lebian9-tf.img

      等待程序执行完成

      启动系统

      断开板子的电源，然后把开关拨至on off off off。给板子连接上鼠标键盘网线和显示器。然后给板子上电。
      等待系统启动完成。正常情况下应该可以看到登陆界面。用户名和密码都是shunya。

      调整分区

      运行下面的指令调整分区

      sudo resize2fs /dev/sdd15

      这样能够把系统分区扩展到20G，剩下的需要用gparted扩展

      sudo apt-get install gparted
sudo gparted-pkexec # 注意此指令只能再外接显示器的情况下才能运行

      选择60G的硬盘，然后把未分配的空间全部扩展到最后一个分区。

      shunya@hikey970:~$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/root        53G  7.5G   44G  15% /
devtmpfs        2.8G     0  2.8G   0% /dev
tmpfs           2.9G     0  2.9G   0% /dev/shm
tmpfs           2.9G   25M  2.8G   1% /run
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs           2.9G     0  2.9G   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs           577M     0  577M   0% /run/user/107
tmpfs           577M     0  577M   0% /run/user/1000

      可以看到系统空间已经增大到53G了。

      测试tensorflow

      系统默认安装了Python 3.5的 tensorflow。下面用 pose-tensorflow 来测试一下。这个软件是一个利用 tensorflow 识别人体关键位置的程序。

      下载程序

      git clone https://github.com/eldar/pose-tensorflow

      安装依赖

      pip3 install scipy scikit-image matplotlib pyyaml easydict cython munkres

      下载模型

      # Download pre-trained model files
$ cd models/mpii
$ ./download_models.sh
$ cd -

      运行模型

      # Run demo of single person pose estimation
$ TF_CUDNN_USE_AUTOTUNE=0 python3 demo/singleperson.py

      正常应该会显示下图

      0_1535631147956_bccc745e-28f7-416d-b1b7-ac563c51bd45-image.png

      1 条回复 最后回复 回复 引用 1
      • myzhuang
        myzhuang 最后由 编辑

        我按照这个教程烧写可是Debian无法启动。接通电源后会出现Debian和fastboot选择，选择Debian后串口打印部分信息就没法启动了，这是什么问题？
        串口打印：
        EFI stub: Booting Linux Kernel…
        EFI stub: EFI_RNG_PROTOCOL unavailable, no randomness supplied
        EFI stub: Using DTB from configuration table
        EFI stub: Exiting boot services and installing virtual address map…
        [ 0.000000] Booting Linux on physical CPU 0x0
        [ 0.000000] Linux version 4.9.78-147538-g244928755bbe (andy@andy-virtual-machine) (gcc version 4.9.x 20150123 (prerelease) (GCC) ) #1 SMP PREEMPT Thu May 31 10:58:02 CST 2018
        [ 0.000000] Boot CPU: AArch64 Processor [410fd034]
        [ 0.000000] earlycon: pl11 at MMIO 0x00000000fff32000 (options ‘115200’)
        [ 0.000000] bootconsole [pl11] enabled
        [ 0.000000] Ion: insert heap-name carveout_gralloc
        [ 0.031939] /soc/interrupt-controller@0xf4000000: Unable to locate ITS domain
        [ 0.039265] /soc/interrupt-controller@0xf4000000: unable to locate ITS domain
        [ 0.393094] dmi: Firmware registration failed.
        [ 0.397745] Ion: invalid heap-name in node iommu_info, please check the name
        [ 0.404943] Ion: invalid heap-name in node linear, please check the name
        [ 0.411752] Ion: node name [heap_sys_user], heap-name [sys_heap]
        [ 0.417763] Ion: heap index 0 : name sys_heap base 0x0 size 0x0 id 0 type 0
        [ 0.424726] Ion: heap sys_heap base =0, try to find dynamic area
        [ 0.430820] Ion: name = sys_heap, table name carveout_gralloc
        [ 0.436652] Ion: name = sys_heap, table name
        [ 0.441091] Ion: name = sys_heap, table name
        [ 0.445530] Ion: name = sys_heap, table name
        [ 0.449971] Ion: name = sys_heap, table name
        [ 0.454418] Ion: node name [heap_carveout_gralloc], heap-name [carveout_gralloc]
        [ 0.461813] Ion: heap index 1 : name carveout_gralloc base 0x0 size 0x0 id 2 type 2
        [ 0.469467] Ion: heap carveout_gralloc base =0, try to find dynamic area
        [ 0.476252] Ion: name = carveout_gralloc, table name carveout_gralloc
        [ 0.482777] Ion: have found heap name carveout_gralloc base = 0xbc800000, size 31457280
        [ 0.490793] of_get_iova_info:start_addr 0x40000, size 0xbffc0000 align 0x8000
        [ 0.502246] no hisilicon,hisi-pmic-irq-num1 property set
        [ 0.507560] hisi_pmic 2-00: the platform don’t support ext-interrupt.
        [ 0.521120] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=0, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.528786] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=1, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.536346] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=1>
        [ 0.541756] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=8, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.549357] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=2, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.556877] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=2>
        [ 0.562289] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=3, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.569809] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=3>
        [ 0.575230] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=4, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.582748] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=4>
        [ 0.588160] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=5, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.595680] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=5>
        [ 0.601088] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=6, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.608608] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=6>
        [ 0.614028] <[hisi_dt_parse_ip_atf]: regulator_id=7, ppll0_clock_set_rate_flag=0>
        [ 0.621546] <[hisi_ip_to_atf_is_enabled]:regulator_id=7>
        [ 0.636327] Kirin-pcie f4000000.pcie: eye_param_vboost = [0xffffffff]
        [ 0.642791] Kirin-pcie f4000000.pcie: eye_param_iboost = [0xffffffff]
        [ 0.649235] Kirin-pcie f4000000.pcie: eye_param_pre = [0xffffffff]
        [ 0.655541] Kirin-pcie f4000000.pcie: eye_param_post = [0xffffffff]
        [ 0.661808] Kirin-pcie f4000000.pcie: eye_param_main = [0xffffffff]
        [ 0.767524] ion domain already init return domain
        [ 0.973911] [drm:adv7511_detect.isra.7] ERROR Read connector status timout, time = 10
        [ 1.095695] gpio_hub_power_on:regulator_enable

        weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
        • weijiz
          weijiz @myzhuang 最后由 编辑

          @myzhuang 在 hikey 970 debian 镜像（有opencl 和 tensorflow） 中说：

          ERROR Read connector status timout,

          我没有遇到过这个问题，不太清楚。你可以重刷镜像试试。

          myzhuang 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
          • myzhuang
            myzhuang @weijiz 最后由 编辑

            @weijiz 重刷问题解决了，可是分区补丁的那个文件中，没有hikey970-lebian9-tf.img这个文件啊，只有boot-hikey970.uefi.2.img

            weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
            • weijiz
              weijiz @myzhuang 最后由 编辑

              @myzhuang hikey970-lebian9-tf.img 是原本镜像里面带的文件。补丁只是修改uefi,相当于修改后重刷一下系统。

              myzhuang 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
              • myzhuang
                myzhuang @weijiz 最后由 编辑

                @weijiz 镜像里面的文件是hikey970-lebian9.img，所以命令应该写
                sudo fastboot flash userdata hikey970-lebian9.img
                才对，没有带“tf”的

                weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                • weijiz
                  weijiz @myzhuang 最后由 编辑

                  @myzhuang 镜像解压出的文件如下

                  0_1536816269449_fdc762b4-90f3-4b11-9849-23cccc022b13-image.png

                  可以看到有一个是带tf的。是不是你下载的并不是此文中提供的镜像。

                  myzhuang 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                  • myzhuang
                    myzhuang @weijiz 最后由 编辑

                    @weijiz 抱歉，应该是我用错镜像了，这里下载的确实有带tf，我原先烧的那个没带，而且装好后里面的python3也没办法import tensorflow

                    1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                    • myzhuang
                      myzhuang 最后由 编辑

                      我想问一下这个安装scipy成功了吗？我使用sudo apt-get install scipy 安装会出错。

                      weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                      • weijiz
                        weijiz @myzhuang 最后由 编辑

                        @myzhuang scipy是一个python包可以通过下面的方式安装

                        # 使用 apt-get
sudo apt-get install python-scipy
# 使用 pip
sudo pip install scipy
                        1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                        • myzhuang
                          myzhuang 最后由 编辑

                          这是我按照这篇文章操作的记录，可以给大家做个参考：
                          hikey970开发板lebian系统烧写（ubuntu下）：
                          https://blog.csdn.net/qqqzmy/article/details/82691880
                          hikey970开发板lebian系统空间拓展：
                          https://blog.csdn.net/qqqzmy/article/details/82701619
                          tensorflow环境的搭建：
                          https://blog.csdn.net/qqqzmy/article/details/82767635

                          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                          • xiaofeimo1
                            xiaofeimo1 最后由 编辑

                            能提供下 ubuntu 和debian rootfs制作流程么，感谢

                            weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                            • xiaofeimo1
                              xiaofeimo1 最后由 编辑

                              @myzhuang 你测得好认真啊 厉害啊

                              1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                              • weijiz
                                weijiz @xiaofeimo1 最后由 编辑

                                @xiaofeimo1 不会，官方也没有提供。不过这里有一个制作Ubuntu镜像的源。但是这个镜像还有一些问题。

                                1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                • qdasic
                                  qdasic 最后由 编辑

                                  此回复已被删除！
                                  1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                  • SprayHank
                                    SprayHank 最后由 编辑

                                    请问设备不识别nvme是什么回事？另外我编译tensorflow一直不成功

                                    weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                    • weijiz
                                      weijiz @SprayHank 最后由 编辑

                                      @SprayHank nvme我没有测试过，可能内核没有开启对应的驱动模块。Tensorflow不需要从源码编译，这个镜像已经有编译好的版本。

                                      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                      • youngestuser
                                        youngestuser 最后由 编辑

                                        你好，你是说这个镜像里面内置有Opencl吗，那么如何查询是否有呢，有什么使用的相关教程吗

                                        weijiz 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                        • weijiz
                                          weijiz @youngestuser 最后由 编辑

                                          @youngestuser 运行clinfo可以查看信息。

                                          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
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