2-ZCU104-vitis_analyzer使用

参考链接：
https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/blob/474fb54c19ba7a4d5de6036d0e6d28f53d24a58c/tools/Vitis-AI-Profiler/examples.md
https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/474fb54c19ba7a4d5de6036d0e6d28f53d24a58c/tools/Vitis-AI-Profiler
https://www.xilinx.com/developer/articles/introduction-tutorial-to-the-vitis-ai-profiler-.html
创建一个json文件，自行命名，此处明明为trace.json。
runmode有normal和debug两种选择，选择debug的时候会输出更加详细的子层运行时间信息。
smd是正常命令行运行模型的语句。
trace这一段可以注释，不影响结果输出。

{
    "options": {
        "runmode": "debug",
        "cmd": "/home/root/Vitis-AI/demo/VART/my_detect/my_detect /home/root/Vitis-AI/demo/VART/my_detect/xmodel/YoloBody_zcu104.xmodel /home/root/Vitis-AI/demo/VART/my_detect/data/000015.jpg"
    },
    "trace": {
        "enable_trace_list": ["vart", "opencv", "custom"]
    },
    "trace_custom": ["TopK", "CPUCalcSoftmax"]
}

上述json复制到板子上可执行文件的位置，切换到该路径后执行vaitrace -c trace.json。
执行完生成.csv和run_summary文件，放在一个文件夹。

复制到linux主机上，运行vitis_analyzer ./xclbin.ex.run_summary指令