模型相关

更新时间：2021-07-19

目前EdgeBoard专注于模型推理，暂不支持模型训练。模型训练可使用EasyDL平台、AIstudio平台、PaddleX或者直接使用Paddle框架。

目前主要支持PaddlePaddle框架模型，TensorFlow/Caffe需要用我们提供的工具进行转换，即可正常使用。

推荐购买百度已开放的模型算法，或者使用百度EasyDL平台，支持零开发基础定制模型，详见：http://ai.baidu.com/easydl/

目前我们支持yolov3,SSD,VGG,Resnet,Mobilenet,Resnext等经典神经网络，未来将会验证及支持更多的神经网络。edgeboard各系列性能对比请参考性能对比

支持的OP可以参考支持的算子
PaddLite预测库代码仓库参见：https://github.com/PaddleLite-EB/Paddle-Lite (Github,EdgeBoard/Paddle-lite仓库）

EdgeBoard底层由FPGA实现各个op，上层PaddleLite预测库与底层有一定的依赖关系，一般不支持自定义扩展运算量大的OP，但对于非密集型的OP，您可以使用C++实现，如果遇到OP不支持的问题，您可以与我们联系（EdgeBoard 官方QQ群：1060623352）

Edgeboard提供了图像分类和物体检测模型的sample，可以仿照sample加载模型方法，将模型和待预测图片放入sample，同时增加自定义模型的配置文件，运行调试。详情请戳PaddlePaddle模型部署

1）在系统中添加自启动脚本

// 打开启动目录
cd /etc/init.d/
// 新建启动脚本并编辑，名称可以自定义
vim eb.sh

脚本内容

chmod +x /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko
insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko

2）建立软链接

cd /etc/rc5.d/
ln -s /etc/init.d/eb.sh S99eb

3）更改脚本权限

chmod +x /etc/init.d/eb.sh
reboot

用easyedge平台转换后的模型可以直接部署到EB上，需要license激活sdk，可以参考easydl sdk的部署方式。

目前版本还不能同时调用，可以串行调用，

当前这些模型edgeboard没有适配，暂不支持部署

Edgeboard支持paddlepaddle标准模型的部署，可以将模型和配置文件拷贝到官方提供的示例中运行，详情参考PaddlePaddle模型部署

可以部署本地训练的paddle模型。

Edgeboard主要用来进行端上的模型推理，而PaddleX和PaddleDetection是模型训练的工具，不建议在EdgeBoard上安装

没有lib，将最新的paddlemobile.so.1.x.o放到lib里，执行ln.sh试试，详情看下文档里新手入门一栏