fireflyNCC S1烧写工具--常见问题简介
常见问题
1. 找不到/dev/sgx或/dev/mmcblk1
如果使用的神经网络计算卡是emmc接口的，请下载并烧写专用固件，或编译并使用ai资料u盘中的内核。
如果使用的神经网络计算卡是usb接口的请确认scsi的sg.ko驱动模块存在，步骤如下：
1). 内核内置确认modules.builtin中包含“kernel/drivers/scsi/sg.ko”，命令：
firefly@firefly:~$ cat /lib/modules/$(uname -r)/modules.builtin | grep sg.ko
如果打印”kernel/drivers/scsi/sg.ko“，则驱动存在，请检查神经网络计算卡是否完好。
2). 外置模块 使用命令：
firefly@firefly:~$ sudo modinfo sg
如果打印“modinfo: error: module sg not found.”则驱动不存在，否则存在。 如果驱动存在可尝试以下操作加载驱动：
firefly@firefly:~$ sudo modprobe sg
如果驱动不存在则需要自行编译并加载sg.ko模块。
2. /dev/sgx或/dev/mmcblk1权限问题 如果使用的是emmc接口的模块请在root用户下运行程序。
如果使用的是usb接口的模块，可在gtisdk目录下尝试以下操作：
firefly@firefly:~gtisdk$ sudo cp -i lib/linux/aarch64/50-emmc.rules /etc/udev/rules.d/ firefly@firefly:~gtisdk$ sudo udevadm control --reload
或者尝试以下操作：
firefly@firefly:~$ sudo chmod 777 /dev/sg*
3. 出现-lgtilibrary not found错误 可设置ld_library_path变量指向gtilibrary所在的目录，例如：
firefly@firefly:~$ export ld_library_path=/home/firefly/gtisdk/lib/linux/aarch64:$ld_library_path
4. gti初始化失败 查看userinput.txt（在sdk的data/models/gti2801/gnet2_3/cnn_3目录下）中的节点名字(usb接口模块节点名为/dev/sg*， emmc接口模块节点名为/dev/mmcblk1)跟开发板生成的节点名字是否一致，在tools目录下有测试程序，可以自动检测判断节点和测试连通性.
5. gti芯片读写失败 查看 userinput.txt 中的 max_sectors (“usb write block numbers”: 2048) 这个参数的大小, usb2.0接口或emmc接口设置为128，usb3.0接口设置位2048；或者修改max_sectors修改为userinput.txt 大小，参考如下：
ubunut16.04:~$ find /sys/devices/ -name max_sectors /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb1/1-1/1-1:1.0/host6/target6:0:0/6:0:0:0/max_sectors ubunut16.04:~$ su ubunut16.04:~# echo 2048 > /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb1/1-1/1-1:1.0/host6/target6:0:0/6:0:0:0/max_sectors
参考/dev/sgx或/dev/mmcblk1权限问题
6. typeerror: can’t convert cuda tensor to numpy. use tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 如果使用的是pytorch 1.0rc1可修改pytorch包中的tensor.py
def __array__(self, dtype=none): if dtype is none: return self.numpy() else: return self.numpy().astype(dtype, copy=false)
为
def __array__(self, dtype=none): if dtype is none: return self.cpu().numpy() else: return self.cpu().numpy().astype(dtype, copy=false)
tensor.py参考路径为/usr/lib/python3.7/site-packages/torch/tensor.py，请根据自己pytorch的安装路径查找 tensor.py。
7. oserror: libftd3xx.so.0.5.21: cannot open shared object file: no such file or directory 在使用plai是出现如标题的错误请在plai根目录下执行以下命令：
ubunut16.04:~/plai$ export ld_library_path=$(pwd)/lib/python/gtilib:$ld_library_path
再运行plai。
8. could not load model. device:/dev/sg1—-usb_write error 如出现以下错误：
- 1541659252666 -140566399514112- 0-:usb_emmc_read ioctl error. code:-1 - 1541659252667 -140566399514112- 0-:could not load model. device:/dev/sg1----usb_write error
请查看/dev/sg*是否有读写权限，如果没有请参考[2]，进行配置。 如果问题未解决，请参考[5]，其中userinput.txt对应plai中的nets/netconfig*.txt, 请根据训练的模型进行修改。
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如果使用的神经网络计算卡是usb接口的请确认scsi的sg.ko驱动模块存在，步骤如下：
1). 内核内置确认modules.builtin中包含“kernel/drivers/scsi/sg.ko”，命令：
firefly@firefly:~$ cat /lib/modules/$(uname -r)/modules.builtin | grep sg.ko
如果打印”kernel/drivers/scsi/sg.ko“，则驱动存在，请检查神经网络计算卡是否完好。
2). 外置模块 使用命令：
firefly@firefly:~$ sudo modinfo sg
如果打印“modinfo: error: module sg not found.”则驱动不存在，否则存在。 如果驱动存在可尝试以下操作加载驱动：
firefly@firefly:~$ sudo modprobe sg
如果驱动不存在则需要自行编译并加载sg.ko模块。
2. /dev/sgx或/dev/mmcblk1权限问题 如果使用的是emmc接口的模块请在root用户下运行程序。
如果使用的是usb接口的模块，可在gtisdk目录下尝试以下操作：
firefly@firefly:~gtisdk$ sudo cp -i lib/linux/aarch64/50-emmc.rules /etc/udev/rules.d/ firefly@firefly:~gtisdk$ sudo udevadm control --reload
或者尝试以下操作：
firefly@firefly:~$ sudo chmod 777 /dev/sg*
3. 出现-lgtilibrary not found错误 可设置ld_library_path变量指向gtilibrary所在的目录，例如：
firefly@firefly:~$ export ld_library_path=/home/firefly/gtisdk/lib/linux/aarch64:$ld_library_path
4. gti初始化失败 查看userinput.txt（在sdk的data/models/gti2801/gnet2_3/cnn_3目录下）中的节点名字(usb接口模块节点名为/dev/sg*， emmc接口模块节点名为/dev/mmcblk1)跟开发板生成的节点名字是否一致，在tools目录下有测试程序，可以自动检测判断节点和测试连通性.
5. gti芯片读写失败 查看 userinput.txt 中的 max_sectors (“usb write block numbers”: 2048) 这个参数的大小, usb2.0接口或emmc接口设置为128，usb3.0接口设置位2048；或者修改max_sectors修改为userinput.txt 大小，参考如下：
ubunut16.04:~$ find /sys/devices/ -name max_sectors /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb1/1-1/1-1:1.0/host6/target6:0:0/6:0:0:0/max_sectors ubunut16.04:~$ su ubunut16.04:~# echo 2048 > /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb1/1-1/1-1:1.0/host6/target6:0:0/6:0:0:0/max_sectors
参考/dev/sgx或/dev/mmcblk1权限问题
6. typeerror: can’t convert cuda tensor to numpy. use tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 如果使用的是pytorch 1.0rc1可修改pytorch包中的tensor.py
def __array__(self, dtype=none): if dtype is none: return self.numpy() else: return self.numpy().astype(dtype, copy=false)
为
def __array__(self, dtype=none): if dtype is none: return self.cpu().numpy() else: return self.cpu().numpy().astype(dtype, copy=false)
tensor.py参考路径为/usr/lib/python3.7/site-packages/torch/tensor.py，请根据自己pytorch的安装路径查找 tensor.py。
7. oserror: libftd3xx.so.0.5.21: cannot open shared object file: no such file or directory 在使用plai是出现如标题的错误请在plai根目录下执行以下命令：
ubunut16.04:~/plai$ export ld_library_path=$(pwd)/lib/python/gtilib:$ld_library_path
再运行plai。
8. could not load model. device:/dev/sg1—-usb_write error 如出现以下错误：
- 1541659252666 -140566399514112- 0-:usb_emmc_read ioctl error. code:-1 - 1541659252667 -140566399514112- 0-:could not load model. device:/dev/sg1----usb_write error
请查看/dev/sg*是否有读写权限，如果没有请参考[2]，进行配置。 如果问题未解决，请参考[5]，其中userinput.txt对应plai中的nets/netconfig*.txt, 请根据训练的模型进行修改。
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