RISCV与常见机器学习库

Question

想请教下，假如想在一个裸机的riscv处理器上简单跑一些用到了pytorch的神经网络，我该咋实现了，有没有什么技术路线

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生：

1. 准备工作

在裸机的riscv处理器上运行pytorch神经网络，首先需要完成以下准备工作：

• 硬件平台选择：选择一款支持RISC-V指令集的开发板或者芯片，例如HiFive系列开发板。
• 编译工具链：安装RISC-V编译工具链，用于将C/C++源码编译成可在RISC-V处理器上运行的机器码。
• 操作系统：选择一个适合的操作系统，例如嵌入式Linux发行版或者裸机环境。

2. 移植PyTorch到RISC-V处理器

将PyTorch移植到RISC-V处理器需要以下步骤：

• 编译PyTorch源码：根据目标平台配置交叉编译环境，并将PyTorch源码编译成适用于RISC-V处理器的版本。
• 修改底层代码：根据RISC-V平台的特点，可能需要修改PyTorch底层的汇编或者C代码，以适配RISC-V指令集和硬件特性。

3. 开发和导入神经网络模型

• 使用PyTorch开发神经网络模型：使用PyTorch提供的高级API，如torch.nn，构建和训练神经网络模型。
• 导出和加载模型：将训练好的模型导出为模型文件，例如保存为.pth文件。
• 在裸机环境中加载模型：编写裸机程序，使用PyTorch提供的C++接口加载模型文件，并在处理器上执行推理操作。

4. 构建裸机程序

在裸机环境中执行PyTorch神经网络模型推理的步骤如下：

• 编写初始化代码：包括初始化硬件设备，设置RISC-V处理器的运行环境，例如设置栈、中断等。
• 加载模型：使用PyTorch提供的C++接口加载训练好的模型文件。
• 准备输入数据：根据模型的输入要求，将输入数据转换为RISC-V处理器可以处理的格式。
• 推理计算：通过调用PyTorch提供的推理接口，将输入数据输入模型进行推理计算。
• 处理推理结果：根据模型的输出要求，对推理结果进行处理和分析。
• 输出结果：将处理后的结果输出到屏幕或其他外设。

总结起来，整个过程可以分为以下几个步骤：准备工作、移植PyTorch到RISC-V处理器、开发和导入神经网络模型、构建裸机程序。期间可能需要进行适配、编译、调试等工作，具体的实现过程还需要根据实际情况进行调整。