Added Python 3 bindings for TIDL API
[tidl/tidl-api.git] / examples / pybind / two_eo_per_frame.py
1 #!/usr/bin/python3
3 # Copyright (c) 2018 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
4 # All rights reserved.
5 #
6 # Redistribution and use in source and binary forms, with or without
7 # modification, are permitted provided that the following conditions are met:
8 # * Redistributions of source code must retain the above copyright
9 # notice, this list of conditions and the following disclaimer.
10 # * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
11 # notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
12 # documentation and/or other materials provided with the distribution.
13 # * Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the
14 # names of its contributors may be used to endorse or promote products
15 # derived from this software without specific prior written permission.
16 #
17 # THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS"
18 # AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
19 # IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
20 # ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE
21 # LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
22 # CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
23 # SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
24 # INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
25 # CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
26 # ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF
27 # THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
30 from tidl import DeviceId, DeviceType, Configuration, TidlError
31 from tidl import Executor, ExecutionObjectPipeline
32 from tidl import allocate_memory, free_memory
34 from tidl_app_utils import read_frame, write_output, report_time
36 import argparse
38 def main(config_file, num_frames):
39     c = Configuration()
40     c.read_from_file(config_file)
41     c.enable_api_trace = False
42     c.num_frames = num_frames
44     num_dsp = Executor.get_num_devices(DeviceType.DSP)
45     num_eve = Executor.get_num_devices(DeviceType.EVE)
47     if (num_dsp == 0 or num_eve == 0):
48         print('This example required EVEs and DSPs.')
49         return
51     run(num_eve, num_dsp, c)
53     return
55 def run(num_eve, num_dsp, c):
56     """ Run the network on the specified device type and number of devices"""
58     print('Running on {} EVEs, {} DSPs'.format(num_eve, num_dsp))
60     dsp_device_ids = set([DeviceId.ID0, DeviceId.ID1,
61                           DeviceId.ID2, DeviceId.ID3][0:num_dsp])
62     eve_device_ids = set([DeviceId.ID0, DeviceId.ID1,
63                           DeviceId.ID2, DeviceId.ID3][0:num_eve])
65     EVE_LAYER_GROUP_ID = 1
66     DSP_LAYER_GROUP_ID = 2
67     c.layer_index_to_layer_group_id = {12:DSP_LAYER_GROUP_ID, 
68                                        13:DSP_LAYER_GROUP_ID, 
69                                        14:DSP_LAYER_GROUP_ID};
70     
71     # Heap sizes for this network determined using Configuration.showHeapStats
72     c.param_heap_size   = (3 << 20)
73     c.network_heap_size = (20 << 20)
76     try:
77         print('TIDL API: performing one time initialization ...')
79         eve = Executor(DeviceType.EVE, eve_device_ids, c, EVE_LAYER_GROUP_ID)
80         dsp = Executor(DeviceType.DSP, dsp_device_ids, c, DSP_LAYER_GROUP_ID)
82         num_eve_eos = eve.get_num_execution_objects()
83         num_dsp_eos = dsp.get_num_execution_objects()
85         eops = []
86         num_pipe = max(num_eve_eos, num_dsp_eos)
87         for i in range(num_pipe):
88             eops.append(ExecutionObjectPipeline( [ eve.at(i % num_eve_eos),
89                                                    dsp.at(i % num_dsp_eos)]))
91         allocate_memory(eops)
93         # Open input, output files
94         f_in  = open(c.in_data, 'rb')
95         f_out = open(c.out_data, 'wb')
98         print('TIDL API: processing input frames ...')
100         num_eops = len(eops)
101         for frame_index in range(c.num_frames+num_eops):
102             eop = eops [frame_index % num_eops]
104             if (eop.process_frame_wait()):
105                 report_time(eop)
106                 write_output(eop, f_out)
108             if (read_frame(eop, frame_index, c, f_in)):
109                 eop.process_frame_start_async()
112         f_in.close()
113         f_out.close()
115         free_memory(eops)
116     except TidlError as err:
117         print (err)
119     return
121 if __name__ == '__main__':
122     parser = argparse.ArgumentParser(description=
123                        'Process frames using ExecutionObjectPipeline. '
124                        'Each ExecutionObjectPipeline processes a single frame')
125     parser.add_argument('-n', '--num_frames',
126                         type=int,
127                         default=1,
128                         help='Number of frames to process')
129     args = parser.parse_args()
131     # Heaps are sized for the j11_v2 network. Changing the network will
132     # require updating network_heap_size and param_heap_size
133     main('../test/testvecs/config/infer/tidl_config_j11_v2.txt', 
134          args.num_frames)