nb.oの日記: 2020.01

2020年1月19日日曜日

TensorFlow Lite for microのHello worldサンプルをM5StickVで動かす（その1）

更新

LCDを表示するぶぶんを「その２」に記載した。

TensorFlow Lite for microのHello worldサンプルをM5StickVで動かす（その2）

なお、ここで説明した時のソースは以下のcommitとなる。

https://github.com/NobuoTsukamoto/m5stickv-tensorflow-lite-micro/tree/b79732162fb27a06f25e296810b70a522248243b

目的

TensorFlow Lite for microのサンプル（Hello world）をM5StickV向けにビルド、動作させる。今回は、サンプルをそのまま動作させて、シリアルで結果が得られるところまでを確認する。

動機

前回、前々回のブログでTensorFlow Lite for microをRISC-Vプロセッサ向けにビルド・Qemuで動作させることを試した。やっぱり、実際のモノ（マイコンとか、実機）で動かしてみたいと思った。そういえば、M5StickVのCPUはRISC-V 64 bitなので、もしかしたらうまくいくかもしれないと思い、試してみた。

ビルドまでの道のり

ここでは、前々回のブログで用いたリポジトリ（本家からのfork）を使う。このため、最新では異なることがあるので注意。

ビルドできるまでのいろいろなことを記載する。

コンパイラ

M5StickV向けのコンパイラは、以下で公開しているものを使った。

Kendryte RISC-V GNU Compiler Toolchain

バージョンは、「v8.2.0-20190409」である。

Kendryte K210 standalone SDK

non OS向けのSDKが公開されている。

Standalone SDK for kendryte K210

リンカスクリプトやBSP、ドライバのSDKが付属し、cmakeを利用してビルドできる。このリポジトリのsrc配下にターゲットとなるソースを配置し、CMakeLists.txtを編集することで、目的のバイナリがビルドできる。

kflash_gui

M5StickVのバイナリ書き込みツール。

kflash_gui

（メインで使っている）Fedora 30ではうまく起動できなかったため、Windows版を利用する。

TensorFlow Lite for microの構成

ビルドに必要なソース・ヘッダファイルを確認した。ここでは、「hello world」サンプルをもとにする。

Makefile

大本のMakefileは以下。ビルド時にターゲットCPUとビルドするアプリケーション（プロジェクト）を指定する。

前回指定したRISC-V 32bit、hello worldのサンプルの場合、この辺りも参照する。

riscv32_mcu/Makefile.inc は、#33972 のRISC-Vターゲットでビルドが失敗する問題を解消するためである。これは、今時点（2020.1.19）で取り込まれていないため注意。

3rd party ライブラリ

TensorFlow以外のライブラリは以下を使用している。

上記以外では、ターゲット固有のSDKやtoolchainであるため、ここでは省略。なお、gemmlowp、flatbuffersともヘッダーファイルだけを使用する。

ファイル構成

hello worldのビルドに必要なソース・ヘッダファイルの構成は以下。microがどのようなファイルを必要としているのか、見渡せるようにする。本体と比べれば、ファイル数は少ない。

tensorflow

├ tensorflow

｜ ├ core

｜｜ └ public

｜｜ └ version.h

｜ └ lite

｜ ├ c

｜｜ ├ builtin_op_data.h

｜｜ ├ common.c

｜｜ └ common.h

｜ ├ core

｜｜ └ api

｜｜ ├ error_reporter.cc

｜｜ ├ error_reporter.h

｜｜ ├ flatbuffer_conversions.cc

｜｜ ├ flatbuffer_conversions.h

｜｜ ├ op_resolver.cc

｜｜ ├ op_resolver.h

｜｜ ├ tensor_utils.cc

｜｜ └ tensor_utils.h

｜ ├ kernels

｜｜ ├ internal

｜｜｜ ├ optimized

｜｜｜｜ └ neon_check.h

｜｜｜ ├ reference

｜｜｜｜ ├ integer_ops

｜｜｜｜｜ ├ add.h

｜｜｜｜｜ ├ conv.h

｜｜｜｜｜ ├ depthwise_conv.h

｜｜｜｜｜ ├ fully_connected.h

｜｜｜｜｜ ├ mul.h

｜｜｜｜｜ ├ pooling.h

｜｜｜｜｜ └ softmax.h

｜｜｜｜ ├ add.h

｜｜｜｜ ├ arg_min_max.h

｜｜｜｜ ├ binary_function.h

｜｜｜｜ ├ ceil.h

｜｜｜｜ ├ comparisons.h

｜｜｜｜ ├ concatenation.h

｜｜｜｜ ├ conv.h

｜｜｜｜ ├ depthwiseconv_float.h

｜｜｜｜ ├ depthwiseconv_uint8.h

｜｜｜｜ ├ dequantize.h

｜｜｜｜ ├ floor.h

｜｜｜｜ ├ fully_connected.h

｜｜｜｜ ├ logistic.h

｜｜｜｜ ├ maximum_minimum.h

｜｜｜｜ ├ mul.h

｜｜｜｜ ├ neg.h

｜｜｜｜ ├ pad.h

｜｜｜｜ ├ pooling.h

｜｜｜｜ ├ prelu.h

｜｜｜｜ ├ process_broadcast_shapes.h

｜｜｜｜ ├ quantize.h

｜｜｜｜ ├ round.h

｜｜｜｜ ├ softmax.h

｜｜｜｜ └ strided_slice.h

｜｜｜ ├ common.h

｜｜｜ ├ compatibility.h

｜｜｜ ├ quantization_util.cc

｜｜｜ ├ quantization_util.h

｜｜｜ ├ round.h

｜｜｜ ├ scoped_profiling_label_wrapper.h

｜｜｜ ├ strided_slice_logic.h

｜｜｜ ├ tensor.h

｜｜｜ ├ tensor_ctypes.h

｜｜｜ └ types.h

｜｜ ├ kernel_util.cc

｜｜ ├ kernel_util.h

｜｜ ├ op_macros.h

｜｜ └ padding.h

｜ ├ micro

｜｜ ├ examples

｜｜｜ └ hello_world

｜｜｜ ├ constants.cc

｜｜｜ ├ constants.h

｜｜｜ ├ main.cc

｜｜｜ ├ main_functions.cc

｜｜｜ ├ main_functions.h

｜｜｜ ├ output_handler.cc

｜｜｜ ├ output_handler.h

｜｜｜ ├ sine_model_data.cc

｜｜｜ └ sine_model_data.h

｜｜ ├ kernels

｜｜｜ ├ activations.cc

｜｜｜ ├ activation_utils.h

｜｜｜ ├ add.cc

｜｜｜ ├ all_ops_resolver.cc

｜｜｜ ├ all_ops_resolver.h

｜｜｜ ├ arg_min_max.cc

｜｜｜ ├ ceil.cc

｜｜｜ ├ comparisons.cc

｜｜｜ ├ concatenation.cc

｜｜｜ ├ conv.cc

｜｜｜ ├ depthwise_conv.cc

｜｜｜ ├ dequantize.cc

｜｜｜ ├ elementwise.cc

｜｜｜ ├ floor.cc

｜｜｜ ├ fully_connected.cc

｜｜｜ ├ logical.cc

｜｜｜ ├ logistic.cc

｜｜｜ ├ maximum_minimum.cc

｜｜｜ ├ micro_ops.h

｜｜｜ ├ micro_utils.h

｜｜｜ ├ mul.cc

｜｜｜ ├ neg.cc

｜｜｜ ├ pack.cc

｜｜｜ ├ pad.cc

｜｜｜ ├ pooling.cc

｜｜｜ ├ prelu.cc

｜｜｜ ├ quantize.cc

｜｜｜ ├ reshape.cc

｜｜｜ ├ round.cc

｜｜｜ ├ softmax.cc

｜｜｜ ├ split.cc

｜｜｜ ├ strided_slice.cc

｜｜｜ ├ svdf.cc

｜｜｜ └ unpack.cc

｜｜ ├ memory_planner

｜｜｜ ├ greedy_memory_planner.cc

｜｜｜ ├ greedy_memory_planner.h

｜｜｜ ├ linear_memory_planner.cc

｜｜｜ ├ linear_memory_planner.h

｜｜｜ └ memory_planner.h

｜｜ ├ riscv64_mcu

｜｜｜ ├ debug_log.cc

｜｜｜ └ README.md

｜｜ ├ tools

｜｜｜ └ make

｜｜｜ └ downloads

｜｜｜ ├ flatbuffers

｜｜｜｜ ├ include

｜｜｜｜｜ └ flatbuffers

｜｜｜｜｜ ├ base.h

｜｜｜｜｜ ├ flatbuffers.h

｜｜｜｜｜ └ stl_emulation.h

｜｜｜｜ └ LICENSE.txt

｜｜｜ └ gemmlowp

｜｜｜ ├ fixedpoint

｜｜｜｜ ├ fixedpoint.h

｜｜｜｜ └ fixedpoint_sse.h

｜｜｜ ├ internal

｜｜｜｜ └ detect_platform.h

｜｜｜ └ LICENSE

｜｜ ├ compatibility.h

｜｜ ├ debug_log.h

｜｜ ├ debug_log_numbers.cc

｜｜ ├ debug_log_numbers.h

｜｜ ├ memory_helpers.cc

｜｜ ├ memory_helpers.h

｜｜ ├ micro_allocator.cc

｜｜ ├ micro_allocator.h

｜｜ ├ micro_error_reporter.cc

｜｜ ├ micro_error_reporter.h

｜｜ ├ micro_interpreter.cc

｜｜ ├ micro_interpreter.h

｜｜ ├ micro_mutable_op_resolver.cc

｜｜ ├ micro_mutable_op_resolver.h

｜｜ ├ micro_optional_debug_tools.cc

｜｜ ├ micro_optional_debug_tools.h

｜｜ ├ micro_utils.cc

｜｜ ├ micro_utils.h

｜｜ ├ simple_memory_allocator.cc

｜｜ ├ simple_memory_allocator.h

｜｜ ├ test_helpers.cc

｜｜ └ test_helpers.h

｜ ├ schema

｜｜ └ schema_generated.h

｜ ├ string_type.h

｜ ├ string_util.h

｜ ├ type_to_tflitetype.h

｜ └ version.h

├ AUTHORS

└ LICENSE

デバッグログの出力

HWやtoolchain固有の部分であり、DebugLog関数を実装することになる。RISC-V向けには、RISC-V 32bitをそのまま流用することで、シリアルにログが出力される。

tensorflow/lite/micro/riscv64_mcu/debug_log.cc

ビルドプロジェクト

今回は、TensorFlow Lite for microのMakefileを使用するのではなく、Kendryte K210 standalone SDKのcmakeを使ってのビルド方法にした（そのほうが楽そうだった）。

ビルド用のプロジェクトは以下で公開している。

TensorFlow Lite for microのhello worldで使用するソース・ヘッダファイルのみをsrc配下に格納する。

※tensorflowすべてのファイルを格納してしまうと、SDK内でヘッダファイルの競合が発生するため、必要なファイルのみとした。

CMakeLists.txtには、必要なヘッダのパス、ソースファイルの一覧を記載する。また、前々回のブログでも記載した、std::roundの参照エラー（#35302）の回避のために、以下の定義を追加しておく。あと、Kendryte K210 standalone SDKが便利なマクロを用意してくれるので助かる。

add_source_files

M5StickV向けのビルドで発生するビルドエラーの回避

１か所、ビルドエラーが発生するためにソースを修正する。

tensorflow/lite/kernels/internal/quantization_util.cc#L292

std::minの第二引数「(1ll << 31) - 1.0」がfloatであるといわれて、第一引数「beta * input_scale * (1 << (31 - input_integer_bits))」のdoubleと型が不一致だと怒られてしまう。第二引数「(1ll << 31) - 1.0」はdoubleではないのか？（しかも、前々回のブログではエラーとならなかった...）のでもしかしたら、toolchainによるものかも？

とりあえず、doubleにキャストすることで回避する。

ビルド

kflash_guiが（自分の環境だと）Windowsでしか動かないのでWindows 10でビルドする。

Windows版のCMakeをインストールする。

Kendryte RISC-V GNU Compiler Toolchainをダウンロードして適当なディレクトリで展開する。

PowerShellで操作。

> git clone https://github.com/NobuoTsukamoto/m5stickv-tensorflow-lite-micro.git
> $env:Path="\kendryte-toolchain\bin;C:\Program Files\CMake\bin;" + $env:Path
> cd m5stickv-tensorflow-lite-micro\src\micro
> mkdir build
> cd build
> cmake -G "MinGW Makefiles" ../../../..
> make

ビルド後、buildディレクトリに「micro」と「micro.bin」のファイルができる。
「micro.bin」ファイルをkflash_guiでM5StickVに焼けばOK。

結果

Teratermで接続すると、シリアルにログが出力される。

次回

つぎは、M5StickVのLCDに結果表示するために行ったことを記載する。

2020年1月4日土曜日

TensorFlow lite for micro で RISC-Vターゲットのサンプルをqemuで動かす

目的

前回のブログ「TensorFlow lite for micro で RISC-Vターゲットのサンプルをビルドする」で生成した、Hello worldのバイナリを実行する。

ただ、実機（"Hifive1" SiFive FE310 development board）は持っていないため、qemuで動作させる。

qemuでの実行

qemuの準備

RISC-Vターゲットのqemuを準備する。Fedora 31にはパッケージ（qemu-system-riscv 4.1.1）が存在するが、今回はver.4.2をソースビルドする。

ソースビルド

依存関係のインストール。追加で必要になったのは以下（その他はTensorFlowなどのビルドで入っているかも？）。

$ sudo dnf install glib2-devel pixman-devel

ソースファイルをダウンロード。

$ wget https://download.qemu.org/qemu-4.2.0.tar.xz
$ tar xf qemu-4.2.0.tar.xz
$ cd qemu-4.2.0/

configure, makeを行う。ターゲットはriscv32-softmmuのみでよいはず。後のことも考えて、その他のRISC-Vターゲットもビルドする。

$ ./configure --target-list=riscv64-softmmu,riscv32-softmmu,riscv64-linux-user,riscv32-linux-user
$ make -j$(nproc)
$ sudo make install

バイナリのqemuでの実行

前回のブログで作成したTensorFlow lite for microのRISC-Vターゲットのバイナリ（Hello worldのサンプル）を実行する。

オプションの指定は以下。

machineオプション: sifive_e
kernelオプション: 作成したELFファイル
tensorflow/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_world

実行。

$ qemu-system-riscv32 -nographic -machine sifive_e -kernel tensorflow/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_worl

コンソールにログが出力される。Hello worldのサンプルは正弦波を出力するモデルである。x_value, y_valueにそれなりの値が永遠と出力される。

2020年1月3日金曜日

TensorFlow lite for micro で RISC-Vターゲットのサンプルをビルドする

目的

TensorFlow Lite for microをやってみる。
はじめのサンプル"Hello world"をビルドして、ビルド方法やビルドしているものをなんとなく見てみる。
ターゲットはRISC-V、最終的にはRISC-Vプロセッサで動かしたい。

動機

去年よりTensorFlow Lit for microをやってみたいと思ってた。また、RISC-Vにも興味がある。

ビルドする前に

2019.1.3時点で、TensorFlowのmaster（commit 68cbb78）では、RISC-V（"Hifive1" SiFive FE310 development board）向けのビルド手順がREADMEから削除されている。いつの時点からなのか、理由は不明。このあたりまでは、手順があった。experimentalが外れたときに削除されたのかも？

また、現時点ではRISC-Vのターゲットではビルドができない。PRはあるがまだ取り込まれていない。

#35302はレビュー待ちの状態なので、そのうち取り込まれると思われる。

#33972はコンフリクトが発生（microがexperimentalでなくなったため）しているため、いつ取り込まれるかは不明。。。

この2つはRISC-Vターゲットの固有のものなので、少し内容をおさえておく。

#35302

RISC-Vターゲットでのみビルドエラーが発生する。C++11にはstd::roundがあるが、RISC-V toolchainには何故か存在せず、::roundが使える（おそらく、toolcainのバグ？）。このため、tflite::TfLiteRound を使うことにする。tflite::TfLiteRoundはstd::roundが定義されていない場合は、::roundを使用するようになっているだけである。

std::roundが使えず、::roundが使える理由はおそらく、このtweetのリンク先と同じだろう（RISC-V toolchainのことではないが）。

std::roundをroundにすると、コンパイルが先に進む（そのあと、違うエラーになる）

やっぱり、toolchainのバグをふんだの？
（C99のroundをみちゃってるの？）https://t.co/WZX5OOVSgn
— nb.o (@Nextremer_nb_o) January 1, 2020

#33972

もとのissueはこちら。2つの問題がある。

__wrap__funsのundefined referenceが発生する。
lite/micro/tools/make/targets/mcu_riscv_makefile.incにある変数が上書きされてしまうためである。このため、example/xxxx配下に変数が上書きされないよう、makfile.incを作ることで回避。
__dso_handleが定義されていない。
RISC-V toolcainには__dso_handleが定義されていない。lite/experimental/micro/arduino/abi.cc に定義してビルドすることで回避している（fno-use-cxa-atexitオプションで回避できるのだろうか？）。

ビルド

ようやく本題。

手順は古いREADMEを参照しながら。#35302、#33972については自分のリポジトリに取り込んだ。このため、この手順は公式のものでなく、今後変更される可能性は大。

まずは、githubからリポジトリをclone。ブランチは"micro_riscv"。

$ git clone -b micro_riscv https://github.com/NobuoTsukamoto/tensorflow.git

ビルド用のDocker imageをビルドし、コンテナを立ち上げる。

$ sudo docker build -t riscv_build -f ./tensorflow/tensorflow/lite/micro/testing/Dockerfile.riscv ./tensorflow/tensorflow/lite/micro/testing/
$ sudo docker run -it -v ./tensorflow/micro/tensorflow:/workspace riscv_build:latest bash

コンテナ内でhello worldのサンプルのビルドを行う。RISC-V toolchainはビルド時にダウンロードする（ダウンロードするtoolchainはここを参照）。toolchainへのパスを通しておく。

# export PATH=${PATH}:/workspace/tensorflow/lite/micro/tools/make/downloads/riscv_toolchain/bin/
# cd /workspace
# make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=riscv32_mcu hello_world_bin

ビルド時に気になるメッセージがあるが、バイナリが生成されているので気にしない（たぶん、問題ない？）。

/workspace/tensorflow/lite/micro/tools/make/downloads/riscv_toolchain/bin/../lib/gcc/riscv64-unknown-elf/8.1.0/../../../../riscv64-unknown-elf/bin/ld: tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_world: section `.gcc_except_table._ZN9__gnu_cxx27__verbose_terminate_handlerEv' can't be allocated in segment 1
LOAD: .data .gcc_except_table._ZN10__cxxabiv111__terminateEPFvvE .gcc_except_table.__gxx_personality_v0 .gcc_except_table.__cxa_call_unexpected .gcc_except_table._ZN9__gnu_cxx27__verbose_terminate_handlerEv

ビルドが終了するとtensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin 配下にELFと.binファイルが生成される。readelfコマンドで見るとRISC-V 32bit向けであることがわかる。

# ls -alh tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin
drwxr-xr-x. 2 root root 4.0K Jan  3 08:56 .
drwxr-xr-x. 5 root root 4.0K Jan  3 06:14 ..
-rwxr-xr-x. 1 root root 4.0M Jan  3 06:14 hello_world
-rwxr-xr-x. 1 root root 1.5G Jan  3 06:14 hello_world.bin
# readelf -h tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_world
ELF Header:
  Magic:   7f 45 4c 46 01 01 01 00 00 00 00 00 00 00 00 00 
  Class:                             ELF32
  Data:                              2's complement, little endian
  Version:                           1 (current)
  OS/ABI:                            UNIX - System V
  ABI Version:                       0
  Type:                              EXEC (Executable file)
  Machine:                           RISC-V
  Version:                           0x1
  Entry point address:               0x20400000
  Start of program headers:          52 (bytes into file)
  Start of section headers:          4175496 (bytes into file)
  Flags:                             0x1, RVC, soft-float ABI
  Size of this header:               52 (bytes)
  Size of program headers:           32 (bytes)
  Number of program headers:         3
  Size of section headers:           40 (bytes)
  Number of section headers:         37
  Section header string table index: 36

Renodeによるテスト

Renodeのエミュレータによるバイナリのテストを行う。まず、テスト用バイナリの生成を行う。hello_world_test が生成される。

# make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=riscv32_mcu hello_world_test

スクリプトはmicro_speech用なのでhello_worldに書き換える。
/workspace/tensorflow/lite/micro/testing/sifive_fe310.resc ファイルを修正する。10行目のパスの実行ファイルを"micro_speech_test"から"hello_world_test"に変更する。
$bin?=@/workspace/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_world_test

Renodeでバイナリを実行する。~~~ALL TESTS PASSED~~~が出力されればOK。

# renode -P 5000 --disable-xwt -e 's@/workspace/tensorflow/lite/micro/testing/sifive_fe310.resc'
08:56:34.2849 [INFO] Loaded monitor commands from: /opt/renode/./scripts/monitor.py
08:56:34.3117 [INFO] Monitor available in telnet mode on port 5000
08:56:34.6272 [INFO] Including script: /workspace/tensorflow/lite/micro/testing/sifive_fe310.resc
08:56:34.6453 [INFO] System bus created.
08:56:35.1569 [DEBUG] Segment size automatically calculated to value 64KiB (3)
08:56:35.3093 [DEBUG] Segment size automatically calculated to value 16MiB
08:56:35.3691 [WARNING] Previous log file detected and renamed to: /tmp/renode_riscv_log.txt.1
08:56:35.5157 [DEBUG] sysbus: Loading ELF /workspace/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/riscv32_mcu_riscv32_mcu/bin/hello_world_test.
08:56:35.5244 [INFO] sysbus: Loading segment of 135576 bytes length at 0x20400000.
08:56:35.5396 [DEBUG] sysbus: Segment loaded.
08:56:35.5397 [INFO] sysbus: Loading segment of 2152 bytes length at 0x20421198.
08:56:35.5399 [DEBUG] sysbus: Segment loaded.
08:56:35.5784 [INFO] cpu: Setting PC value to 0x20400000.
08:56:35.7980 [INFO] SiFive-FE310: Machine started.
08:56:35.8604 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AA8] ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10000070.
08:56:35.8615 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AB6] WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10000070, value 0x0.
08:56:35.8616 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AC2] (tag: 'PRCI_HFROSCCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008000, value 0x40100004.
08:56:35.8618 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AC8] (tag: 'PRCI_HFROSCCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008000, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8620 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400ACE] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8622 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AD6] (tag: 'PRCI_PLLCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008008, value 0xFFFEFFFF.
08:56:35.8624 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AD8] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8625 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AE8] (tag: 'PRCI_HFROSCCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008000, value 0x40100004.
08:56:35.8627 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AEE] (tag: 'PRCI_HFROSCCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008000, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8629 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AF4] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8631 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400AFC] (tag: 'PRCI_PLLCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008008, value 0xFFFEFFFF.
08:56:35.8632 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B04] WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10014000, value 0x8.
08:56:35.8634 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B0E] WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x1000800C, value 0x100.
08:56:35.8651 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B18] (tag: 'PRCI_PLLCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008008, value 0x405F1.
08:56:35.8652 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B1A] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8653 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B24] (tag: 'PRCI_PLLCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008008, value 0xFFFBFFFF.
08:56:35.8989 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B42] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8990 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B4C] (tag: 'PRCI_PLLCFG') ReadDoubleWord from non existing peripheral at 0x10008008, returning 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8991 [WARNING] sysbus: [cpu: 0x20400B52] (tag: 'PRCI_PLLCFG') WriteDoubleWord to non existing peripheral at 0x10008008, value 0xFFFFFFFF.
08:56:35.8994 [WARNING] gpioInputs: Unhandled read from offset 0x3C.
08:56:35.8998 [WARNING] gpioInputs: Unhandled write to offset 0x3C, value 0x0.
08:56:35.8998 [WARNING] gpioInputs: Unhandled read from offset 0x38.
08:56:35.8999 [WARNING] gpioInputs: Unhandled write to offset 0x38, value 0x30000.
08:56:36.0392 [DEBUG] uart0: [+0.67s host +0.4ms virt 0.4ms virt from start] core freq at 170833 Hz
08:56:36.0416 [DEBUG] uart0: [+2.47ms host +0s virt 0.4ms virt from start]   Testing LoadModelAndPerformInference
08:56:36.0771 [DEBUG] uart0: [+35.5ms host +0.7ms virt 1.1ms virt from start]   1/1 tests passed
08:56:36.0776 [DEBUG] uart0: [+0.52ms host +0s virt 1.1ms virt from start]   ~~~ALL TESTS PASSED~~~
08:56:36.0777 [DEBUG] uart0: [+83?s host +0s virt 1.1ms virt from start]   
08:56:36.0798 [DEBUG] uart0: [+2.14ms host +0s virt 1.1ms virt from start]   
08:56:36.0808 [DEBUG] uart0: [+0.99ms host +0s virt 1.1ms virt from start]   Progam has exited with code:0x00000000
09:02:45.0257 [INFO] SiFive-FE310: Machine paused.
09:02:45.0330 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.cpu.
09:02:45.0352 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.
09:02:45.0358 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.maskRom.
09:02:45.0360 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.otp.
09:02:45.0361 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.dtim.
09:02:45.0362 [DEBUG] SiFive-FE310: Disposing sysbus.qspi0Xip.
09:02:45.0371 [INFO] SiFive-FE310: Disposed.

その他

今回、ビルドする際の情報を記載する。

RISC-V toolchainについて

デフォルトで使用しているtoolchainはSiFiveのtoolchain（最新でない）である。別途、riscv-gnu-toolchainでビルドしたものも使用できるはず。なお、Newlib cross-compilerの32bit向けが必要。

ボード向けのBSPなど

これもダウンロードスクリプトでダウンロードしている。Makefileでもこのあたりやこのあたり（各サンプルのMakefile）でヘッダや必要なモジュールを加えているので参考になりそう。

Renodeについて

まだ、あまりわかっていない。オープンソースの"virtual development tool "。RISC-Vだけでなくて、その他アーキテクチャもサポートする仮想開発ツール？もう少し調べてみよう。

今回、dockerのコンテナ内でビルドしたのはRenodeを使用するためである。Renodeを使わなければ、dockerは不要。

最後に

TensorFlow Lite for microのRISC-V向けのhello worldのバイナリを作成した。次はこのバイナリを動作させてみたい。