Alveo U50LV、U55C データセンター アクセラレータ カード、および Versal VCK5000 開発カード用のサンプルは、次の手順で実行します。
- Vitis AI ライブラリをダウンロードしたら、Vitis-AI ディレクトリに移動し、Docker を開始します。
- サンプルのディレクトリに移動し、サンプルをコンパイルします。ここでは、resnet50 の例を示します。
cd /workspace/demo/Vitis-AI-Library/samples/classification bash -x build.sh - サンプルを実行します。
./test_jpeg_classification resnet50 sample_classification.jpgプログラムをバッチ モードで実行し、DPU で複数の画像を一度に DPU で処理するには、ホストのセットアップ に示した手順に従って Vitis AI ライブラリ全体をコンパイルしてください。バッチ プログラムが build_dir_default ディレクトリ内に生成されます。build_dir_default に移動して次のコマンドを実行します。ここでは、facedetect の例を示します。./test_classification_batch resnet50 <img1_url> [<img2_url> ...] - ビデオ サンプルを実行する場合は、次のコマンドを実行します。
./test_video_classification resnet50 <video_input.mp4> -t 8ここで、video_input.mp4 は入力ビデオ ファイル名、
-tはスレッド数です。 - モデルの性能をテストする場合、次のコマンドを実行します。
./test_performance_classification resnet50 test_performance_classification.list -t 8 -s 60ここで、
-tはスレッド数、-sは秒数です。パラメーターの情報を一覧表示するには、
-hと入力します。注記: 性能テスト プログラムは、自動的にバッチ モードで実行されます。