Thinker ResNet18 示例

功能说明

本示例演示在 ARCS 上直接链接 Thinker 推理库，加载外部 Flash 中的 resnet18_arcs.bin，对一帧 RGB565 测试图进行 CIFAR-100 分类。 示例固件运行在 AP Core，由 AP Core 初始化 Luna 并调用 Thinker 完成推理。

模型资源

默认配置：

CONFIG_THINKER_RESNET18_MODEL_ADDR=0x30100000
CONFIG_THINKER_RESNET18_MODEL_SIZE=0x1FD1E0

对应烧录偏移为 0x100000。如模型大小或烧录地址不同，需要同步修改 prj.conf 中的配置。

重要提示：编译前需要先确认当前示例支持的目标板型，然后将板型标识传给 -DBOARD。请按以下方式选择：

  1. 确认示例限制：查看当前示例 README 中的硬件连接和注意事项，确认是否限定板型。

  2. 参考示例配置：查看相关示例目录下的 sample.yaml，确认支持的板型。

  3. 填写板型标识：SDK 内置板型的标识为 boards/ 下的目录名。例如实际使用的板型目录为 boards/<板型名称>/，则编译参数填写为 -DBOARD=<板型名称>。

在 SDK 根目录执行编译，并将命令中的 <示例路径> 和 <板型名称> 替换为实际值。

Linux 使用 build.sh：

# 通用命令
./build.sh -C -S samples/<示例路径> -DBOARD=<板型名称>

# 示例：使用 arcs_evb 开发板
./build.sh -C -S samples/<示例路径> -DBOARD=arcs_evb

Windows PowerShell 使用 build.ps1：

# 通用命令
.\build.ps1 -C -S samples/<示例路径> -DBOARD=<板型名称>

# 示例：使用 arcs_evb 开发板
.\build.ps1 -C -S samples/<示例路径> -DBOARD=arcs_evb

Note

确保已安装对应平台的工具链和 ListenAI 开发工具包。Windows 环境请先执行 .\env.ps1 或直接使用 .\build.ps1 自动加载环境。

注意事项：-DBOARD 填写的是板型标识，不是芯片系列名称。如果示例有板型专用配置或额外编译参数，以示例 README 中的说明为准。

编译完成后，使用 SDK tools/burn 目录下的 cskburn 工具烧录固件。请先根据目标板型和当前示例确定芯片系列、串口设备、烧录地址和固件路径。

Linux：

# 通用命令
./tools/burn/cskburn -C <芯片系列> -s <串口设备> -b 3000000 <烧录地址> <固件路径>

# 示例：使用 arcs_evb 开发板
./tools/burn/cskburn -s /dev/ttyUSB0 -b 3000000 0x0 build/arcs.bin -C arcs

Windows PowerShell：

# 通用命令
.\tools\burn\cskburn.exe -C <芯片系列> -s <串口号> -b 3000000 <烧录地址> <固件路径>

# 示例：使用 arcs_evb 开发板
.\tools\burn\cskburn.exe -C arcs -s COM7 -b 3000000 0x0 .\build\arcs.bin

Note

烧录参数说明：

  • -s /dev/ttyUSB0 / -s COM7：串口设备路径，需要根据实际情况修改 - Linux 系统：通常是 /dev/ttyUSB0 或 /dev/ttyACM0 - 可通过 ls /dev/tty* 命令查看可用串口设备 - Windows 系统：通常是 COM7、COM8 等，可在“设备管理器”的“端口”中查看 - 不同开发板或 USB 转串口芯片可能使用不同的设备名

  • -b 3000000：烧录波特率（3Mbps）

  • 0x0：烧录起始地址

  • build/arcs.bin / .\build\arcs.bin：编译生成的固件路径

  • -C arcs：芯片类型

注意事项：

  • 确保开发板已正确连接到电脑

  • 如果无法识别串口设备，请检查 USB 连接线是否正常，或尝试其他 USB 端口

模型烧录示例

cskburn -C arcs -s /dev/ttyACM0 -b 3000000 0x100000 ./resources/resnet18_arcs.bin

测试图片转换

示例入口使用 src/test_image_apple.h 中的 RGB565 静态数组作为测试图片。 如需替换图片，可使用 scripts/image_to_rgb565_header.py 将 PNG、JPEG 等图片 转换为可直接编译进固件的 C 头文件：

cd labs/lnn/thinker_resnet18
./scripts/image_to_rgb565_header.py resources/img_apple.png src/test_image_apple.h

脚本默认输出 64x64 的 RGB565 数据，数组名为 test_image，并生成 TEST_IMAGE_WIDTH 和 TEST_IMAGE_HEIGHT 宏。常用参数如下：

./scripts/image_to_rgb565_header.py input.png src/test_image_apple.h \
  --width 64 --height 64 \
  --symbol test_image \
  --background "#ffffff"

脚本依赖 Python Pillow 库；若本机缺少依赖，可执行：

python3 -m pip install Pillow

测试图片预览

Thinker ResNet18 示例测试图片预览

预期输出

[I][resnet18] memory plan: entries=...
[I][resnet18] best score: ..., index: ..., label: ...
[I][thinker_resnet18] resnet18 result: label=... score=...

核心 API

API

说明

tGetMemoryPlan()

获取模型运行所需内存段

tModelInit()

初始化 Thinker 模型

tCreateExecutor()

创建推理执行器

tSetInput()

设置输入张量

tForward()

执行推理

tGetOutput()

获取输出张量

Thinker 内部日志

Thinker 内部日志由日志版静态库提供。打开方式：

CONFIG_THINKER_LIB=y
CONFIG_THINKER_LIB_LOG=y

CONFIG_THINKER_LIB_LOG 会让公共 Thinker CMake 选择 labs/lnn/common/arcs/libraries/thinker/libthinker_log.a，未打开时使用 libthinker.a。

Thinker 内部日志通过 printf 输出。若希望这些 printf 统一进入 SDK 日志系统，需要同时打开：

CONFIG_LOG=y
CONFIG_PRINTF_LOG_REDIRECT=y

重定向在 lisa_log_init() 后生效；早期 printf 仍直接走 console 输出。 日志量较大时，可以增大 CONFIG_LOG_ASYNC_BUF_SIZE，或在关键 Thinker API 调用前后使用 log_flush() 主动刷新异步日志缓冲。

注意事项

  1. 默认模型地址 0x30100000 位于应用镜像之后，CONFIG_MEM_FLASH_SIZE 已限制为 0x00100000，避免应用和模型资源重叠。

  2. CONFIG_THINKER_RESNET18_PSRAM_POOL_SIZE 控制 Thinker 运行期 PSRAM 内存池大小，内存计划不足时会在日志中报出需要的大小。

  3. CONFIG_THINKER_RESNET18_SHARE_POOL_SIZE 控制 Thinker SHARE_MEM 内存池大小，默认链接到 APRAM，即 Luna 共享内存窗口 0x20050000 起始区域。

  4. 推理任务栈需要放在 SRAM 上；本示例在 src/main.c 中通过 .fast.data 静态栈创建推理任务。

  5. 本示例固定使用 common arcs_dma_cpy 的 DMA copy 路径，并持久占用算法 DMA channel。