工作记录：白盒测试

Step 1：SDK环境搭建

第一步：建立文件夹toolchain并解压Huanjing.zip/J2AILAB.tar.xz/sampleCode.zip放在其中，压缩包位置如图

第二步：把0615代码交付中dms-postprocess中东西复制过来

将第一步中解压出的三个文件夹放入dms-postprocess/imate目录下，并选择合并替换

第三步：找到下图所示目录下的dms-models.h，并将里面缺失的宏定义补上

第四步：配置docker

安装好docker后,每次执行docker命令都是需要在命令前加sudo,这时需要将当前用户加入用户组

1）创建docker用户组。 如果组已经存在，操作2）添加用户

$sudo groupadd docker

2）将用户添加到docker用户组

$sudo usermod -aG docker ${USER} #如果使用的是appuser追加组，需要将${USER}的内容修改为自己的登录用户名

$newgrp docker  #注意：这个命令需要退出appuser后执行

3）重启docker服务

$ sudo systemctl restart docker

找到图示目录下的J2.img镜像文件，将其复制粘贴到toolchain文件夹下

在toolchain文件夹下打开终端输入docker load -i J2.img

列出docker镜像一览docker images

设置docker 镜像的tag, e0c2cfd164b7需替换为本地镜像的ID

$docker tag e0c2cfd164b7 j2:0.2

把本地开发目录映射为docker的工作目录

$docker run -d -v /home/${USER}/J2AILAB/:/home/swpci/workspace/ -it  j2:0.2  /bin/bash

列出docker 容器一览docker ps -a

运行docker 容器， 替换ID为本地容器的ID

第五步：退出docker容器运行build.sh脚本

Step 2：算法模型交叉编译

第一步：建立文件夹AILAB，找到图示位置的压缩包复制到其中，并挂载镜像

docker加载image-complier.tar

docker load -i image-complier.tar

查看全部镜像docker images -a

设置镜像的tag

docker tag 236bda55ff74 m1:0.3

把本地开发目录映射为docker的工作目录

docker run -d -v /home/FIN-SHINE/apuser005/BY/to_be_copy:/home/swpci/workspace/ -it m1:0.3 /bin/bash

查看docker 容器container id, 确定容器状态为 up

docker ps -a

进入容器

docker exec -it adff268e42fd /bin/bash

第二步：找到图示位置的压缩包，复制到AILAB中，并解压

第三步：在docker内/home/swpci/workspace/root_gradle/caches/modules-2/files-2.1/com.hobot.native.hobot-dms.dev-1/hobot-dms-model/0.1.70_linux_J2/files/hobot-dms-model/models目录下运行脚本./compile.sh（若权限不够先chmod 777 compile.sh）

如图所示为交叉编译成功，结果会显示每个模型独立编译文件存放的目录，以及性能评测信息

生成模型.hbm文件如图示

标签：容器,记录,白盒,dms,测试,镜像,home,docker,目录
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43761828/article/details/121419951