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Huawei LiteOS/LiteOS_Studio

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tinyfrog 提交于 4年前 . update doc

HUAWEI LiteOS Studio界面介绍

主界面介绍

HUAWEI LiteOS Studio工程界面构成如下:

区域1: 菜单栏。

区域2: 侧边栏。

区域3: 工程树,由项目工程文件构成,可进行快速新建及打开文件等操作。

区域4: 调试工具栏,可进行编译、烧录、调试等操作。

区域5: 代码编辑区。

区域6: 控制台输出界面。

avatar

工具栏介绍

工具栏界面如下:

avatar

新建文件 单击新建文件图标avatar (Ctrl+N),新建一个空文件。

打开工程 单击打开工程图标avatar (Ctrl+K Ctrl+O),打开本地已有的工程。

新建工程 单击新建工程图标avatar,进入新建工程向导界面,可远程下载一个LiteOS工程的SDK。

撤销/恢复 单击撤销/恢复图标avatar avatar (Ctrl+Z/Ctrl+Y),实现撤销/恢复上一步操作。

前进/后退 单击前进/后退图标avatar avatar (Alt+LeftArrow/Alt+RightArrow),跳转到浏览历史中上一个/下一个页面。

编译 单击编译图标avatar (F7),对当前打开工程进行编译。

清理编译 单击清理编译avatar (F6),删除上一次编译生成的文件。

重新编译 单击重新编译avatar (Alt+F7),删除上一次编译生成的文件,再次执行编译。

停止编译 单击停止编译avatar (Ctrl+Shift+F7),停止正在进行的编译。

烧录 单击烧录avatar (F8),将程序烧录至目标板。

重启目标板 单击avatar (Ctrl+Shift+F9),重启开发板。

开始调试 单击avatar (F5), 启动调试。

串口终端 单击avatar, 打开串口终端界面。

调测工具 单击avatar, 打开调测工具界面。

工程配置 单击avatar (F4),打开工程配置界面。

串口终端界面介绍

通过单击avatar打开串口终端界面。

avatar

串口终端界面从上到下分为4块区域:

1号区域: 串口的设置和开关。

端口: 在下拉框中选择与目标板连接的实际串口号

波特率: 115200(默认),请根据实际情况修改

校验位: None(默认),请根据实际情况修改

数据位: 8(默认),请根据实际情况修改

停止位: 1(默认),请根据实际情况修改

流控: None(默认),请根据实际情况修改

串口开关: 默认为关闭,使用时需要手动打开串口开关

2号区域: 串口数据接收区,左边显示字符串,右边显示16进制,暂未设定接收数据量限制。

3号区域: 串口数据发送区,通过右上角的下拉菜单来切换数据内容由字符串显示还是16进制显示,通过“发送”按钮将数据发送给连接的目标板。

4号区域: 展示接收和发送数据的计数,并可以将计数清零。

WiFi IoT开发板为例,下图是接收数据的展示:

avatar

新建工程界面介绍

通过单击新建工程图标avatar打开新建工程界面。 新建工程使用git进行SDK下载,需要预置git for windows工具,可访问git for windows官网自行下载git工具。

avatar

工程名称: 在输入框中填写自定义的工程名称,作为SDK工程的根目录文件夹名。

工程目录: 在输入框中填写SDK工程的本地存储路径,建议路径名中不要包含中文、空格、特殊字符等。

SDK版本: 在下拉框中选择LiteOS的不同版本,从而在开发板信息表中显示不同版本支持的开发板。

开发板信息表: 页面下半区域的表格面板,能够展示所选版本支持的开发板信息,包括开发厂商、开发板名称、对应设备名称与内核名称。

注意: 新建工程时需要保证网络畅通。如果联网需要代理,请提前配置好代理,否则新建工程会失败。配置代理方法参考常见问题

工程配置界面介绍

通过工具栏中的avatar按钮打开工程配置界面。

目标板配置界面介绍

点击工程配置页面左侧的目标板选项进入目标板配置界面,选择目标板信息面板上的一行,点击确认按钮保存设置,即指定了当前工程的开发板,后台将根据开发板设置默认的编译、烧录等配置信息。

avatar

通过添加厂商、内核名称两个筛选条件,也可以展示筛选后支持的开发板信息。

目标板配置界面支持用户自行添加目标板信息,点击信息面板上的+号,即可增添一行空行,其中厂商目标板名称设备名称内核名称四栏必须填写,填写完成后,单击回车,鼠标选中刚添加的一行,点击确认保存,即可使用新增的目标板信息进行后续配置。对于自行添加的信息行,鼠标移至行上时,操作栏将出现-号,点击即可删除该行,同时,在自行添加的行上双击,即可重新对该行进行编辑。

avatar

注意: 新增目标板需要在编译、烧录、调试等方面满足HUAWEI LiteOS Studio所支持的工具与架构,当前版本HUAWEI LiteOS Studio仅支持arm/riscv32的编译方式,JLink/Hiburn的烧录方式和JLink的调试方式。同时,对应的工程源码也应完成在windows上的适配,如所使用的工具、架构或编译、烧录、调试等流程所使用的命令与预置的几款开发板有明显差异,则不支持自行添加开发板。

组件配置界面介绍

点击工程配置页面左侧的组件配置选项进入组件配置界面,首次启动仅展示本地已有的组件。点击左侧组件列表,在右侧组件属性栏通过勾选为组件使能,或输入具体的参数值,点击确认按钮保存后,HUAWEI LiteOS Studio将在后台打开组件对应的宏开关,将使能的组件与更新后的属性值加入编译。用户可以使用CTRL + F键调出组件搜索框,填入关键字进行搜索,若匹配成功,右侧组件属性区域将显示搜索结果,用户能够点击向上、向下箭头切换搜索结果,搜索框提供了区分大小写、全字匹配、使用正则表达式三种模式。

avatar

编译器界面介绍

点击工程配置页面左侧的编译器选项进入编译器界面。

编译器类型: 编译器类型下拉菜单目前支持arm-none-eabiriscv32-unknown-elf两种编译器,分别适用于ARM架构和RISC-V架构,默认已经配好,如无额外需求不需要用户配置。

编译器目录: 编译器目录是用户所使用的编译器所在目录,HUAWEI LiteOS Studio不提供编译器预置,需要用户自行安装。

  • arm-none-eabi可参考安装arm-none-eabi软件,通过本站安装程序下载,如通过此方法下载,编译器目录可保持默认路径不变。如使用本地的编译器,编译器目录填写arm-none-eabi-gcc.exe所在路径。
  • riscv32-unknown-elf编译器可联系HUAWEI LiteOS Studio技术支持人员获取,编译器目录填写riscv32-unknown-elf-gcc.exe所在路径。

Make构建器: Make构建器配置项仅在开发板支持Makefile脚本与arm-none-eabi编译方式时出现,HUAWEI LiteOS Studio不提供构建器预置,需要用户自行安装。可参考安装Make构建软件,通过本站安装程序下载,如通过此方法下载,Make构建器目录可保持默认路径不变。如使用本地的Make构建器Make构建器路径填写make.exe所在路径。

Makefile/SConstruct脚本: Makefile脚本SConstruct脚本是按照目标板的编译架构不同,所显示的编译脚本路径配置项,目前HUAWEI LiteOS Studio支持MakefileScons两种编译脚本,支持自动配置与手动配置。编译脚本路径建议不要包含中文、空格、特殊字符,避免编译失败。

  • 手动配置脚本有两种方式可以配置:

    • 方式一:点击文件夹图标avatar浏览目录自行配置。

    • 方式二:在MakefileSConstruct文件上按照单击右键->设置为MakeFile/SConstruct文件步骤完成设置,设置完成后会自动在编译脚本路径配置框中填入脚本路径,如下图所示:

      avatar

  • 自动配置脚本:点击自动搜索脚本按钮avatar自动匹配当前开发板对应的Makefile/SConstruct脚本,如果自动搜索结果为空,或使用该搜索结果导致编译报错,可能由于工程脚本名称、路径等发生改变,可改为手动配置方式设置脚本路径。

Make/SCons参数: 参数是用户执行编译时可以自行添加的参数,例如 -j 32等,需要用户自行配置。

填写完成后,点击确认按钮保存用户配置,此时可以通过单击编译图标avatar,对当前工程进行编译。

烧录器界面介绍

点击工程配置页面左侧的烧录器选项进入烧录器界面。

烧录方式: 烧录方式下拉菜单目前支持JLinkHiBurnerOpenOCD三种烧录器,以及Simulator仿真器。默认已经配好,如无额外需求不需要用户配置。

烧录器目录: 烧录器目录是用户所使用的烧录器所在目录。

  • HiBurner烧录器目录:HUAWEI LiteOS Studio仅预置HiBurner烧录器,默认安装在C://users/用户名/.huawei-liteos-studio/tools下,不需要用户自行配置此目录。
  • JLink烧录器目录:JLink需要用户自行下载安装,推荐下载地址: https://www.segger.com/downloads/jlink/,下载后需要将JLink.exe所在目录加入系统的Path环境变量。烧录器目录填写JLink.exe所在路径。
  • OpenOCD烧录器目录:OpenOCD需要用户自行下载安装,推荐下载地址: https://sourceforge.net/projects/openocd/files/openocd/0.10.0-rc2/,烧录器目录填写openocd.exe所在路径。
  • Simulator仿真器目录:SimulatorQemu仿真工具,需要用户自行下载安装,推荐下载地址:https://qemu.weilnetz.de/,烧录器目录填写qemu-system-arm.exe所在路径

烧录文件: 烧录文件是用户编译生成的文件,目前支持binfwpkghex三种格式。执行编译后,后台将保存生成的烧录文件(binfwpkghex后缀的文件),并填入烧录文件下拉菜单中供用户点选,用户也可以在binfwpkghex文件上单击右键->设置为烧录文件或点击文件夹图标avatar浏览目录自行配置。

avatar

其他配置项连接方式连接速率加载地址传输模式等,可根据开发板及用户需求自行配置。

填写完成后,点击确认按钮保存用户配置,此时可以通过单击烧录图标avatar,对当前工程进行烧录。

调试器界面介绍

点击工程配置页面左侧的调试器选项进入调试器界面。

调试器界面包括调试器端口连接方式连接速率调试器目录GDB目录调试配置等,默认已为用户配好,用户如有额外需求,可自行配置。

可执行文件路径: 执行编译后,后台将保存生成的调试可执行文件(elfout后缀的文件)路径,并填入可执行文件路径下拉菜单中供用户点选,用户也能通过手动输入或点击文件夹图标avatar浏览目录自行配置。

调试配置: 调试配置中可选择复位调试和附加调试两种调试方式。

avatar

磁盘映射: 调试器下方可勾选是否通过磁盘映射方式进行调试,勾选后,填写原工程路径映射磁盘路径。在确保映射磁盘访问无误情况下,能够进行远程工程调试。

  • 原工程路径:填写工程在linux上的路径。
  • 映射磁盘路径:填写本地映射磁盘上的工程路径。 avatar

串口配置界面介绍

点击工程配置页面左侧的串口配置选项进入串口配置界面。

串口配置界面包括端口端口状态波特率数据位停止位奇偶流控等,大多选项默认已为用户配好,用户如有额外需求,可自行配置。

端口: 端口表示开发板使用的端口号,一般使用Hiburn烧录的开发板在烧录前需要用户手动配置,通过系统的设备管理器界面来判断当前使用的端口号。

avatar

端口状态: 端口状态能够实时显示端口是否被占用。

avatar

AI模型代码生成向导界面介绍

按如下方式进入AI模型代码生成向导界面。

avatar

HUAWEI LiteOS Studio集成了AI模型代码生成功能,通过msmicro工具(点击下载),将压缩包中的LiteOS_Studio/tools/mindspore_micro/msmicro.rar解压到本地。

AI模型生成的原理是将MindSpore训练的模型或第三方模型转换为ms模型,并将ms模型解析为算子,生成.c文件或指令集优化的汇编代码。然后通过交叉编译器,编译支持不同平台的可执行文件到IoT设备部署推理

tensorflow_lite模型文件训练与生成方式可参考tensorflow官方社区文档操作。

tensorflow_lite应用实例网址链接如下: tensorflow_lite应用实例

相关使用api网址链接如下: 相关api网址

AI模型代码生成参数配置介绍

AI模型代码生成向导界面可配置的参数包括Msmicro目录框架类型AI模型文件量化类型配置文件,需要用户自行配置。

Msmicro目录: 用户自行下载并解压msmicro工具后,填入msmicro.exe所在目录

框架类型: 包括TFCAFFEONNXMSTFLITE五种,当前开源工程仅适配了TFLITE

AI模型文件: AI模型文件由用户自行获取或自主生成,填入模型文件所在路径。

量化类型: 包括AwareTrainingPostTrainingWeightQuant三种,当前开源工程仅适配了PostTraining,当使用Mnist.tflite,并需要进行训练后量化时,选择PostTraining

配置文件: 配置项输入框仅在量化类型选择了PostTraining时出现,需要填入相应的配置文件,当使用Mnist.tflite并选择了PostTraining量化类型时,需要填入config.mnist所在路径,注意,config.mnist中需要填入本地校准集的绝对路径。

配置完成后,点击确定,即可开始代码生成,并自动将生成的文件放入相应的编译路径下。

AI模型生成示例

开源工程选取开源第三方平台自训练的模型Mnist.tfliteResnet.tfliteMobilenet.tflite完成了适配与功能验证,当前三个模型均可以导出成fp32推理代码,目前仅Mnist.tflite支持量化,而且仅支持训练后量化(PostTraining)。

步骤 1msmicro.exe路径填入Msmicro目录(仅首次需要填写,填写后将保存为默认地址)

步骤 2 框架类型选择TFLITE

步骤 3 AI模型文件选择Mnist.tflite/Resnet.tflite/Mobilenet.tflite

步骤 4 量化类型根据需求选择,使用Mnist.tflite并量化时,需要选择PostTraining,如果无量化需求,将下拉菜单置空

步骤 5 配置文件将在量化类型选择了PostTraining后出现,填入config.mnist所在路径

步骤 6 点击确定,开始生成代码。当前开源代码下适配了MnistMnist_quant(量化)ResnetMobilenet这四种生成代码。

如果量化类型训练模型等不满足以上情况,或在Mnist.tflite量化时未在config.mnist中填入校准集本地绝对路径,可能会导致生成失败。此时可能会提示:生成AI文件失败

当前开源工程在demos/ai文件夹下已预置了部分工程文件,包括编译工程及示例所需要的输入测试数据头文件,如下图所示,红框内为预置头文件:

avatar

如使用的工程较旧,可能未进行文件预置与功能适配。代码生成后将无法复制到源码下指定文件夹中,此时弹出提示:复制AI文件失败,请检查LiteOS工程下是否存在模板文件夹

代码生成结束并复制完成后,将弹出提示:生成AI文件成功。代码将被生成到demos/ai目录下,生成后的工程目录结构如下,红框内为新生成的文件:

avatar

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