时间：2025-07-10 14:41
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作者：admin
今天小编再次给大家隆重介绍下TSS-Time Series Studio，以下简称TSS，是NXP推出的一款集成开发环境（IDE）。该IDE能帮助开发者在基于NXP SoC产品的嵌入式项目中添加基于AI的时间序列开发任务。实现从数据到模型的端到端流程，简化用户开发流程，以及针对于AI应用的开发难度。
TSS提供了一些基于时间序列的参考工程，用户可以据此来熟悉时间序列任务的开发流程，并学习掌握开发属于自己的时间序列任务。同时工具本身提供了非常友好的用户交互页面，让我们可以通过简单的点击就可以实现从0开始的AI应用搭建，正所谓：工欲善其事必先利其器，那么拥有TSS，就拥有了属于你的利器。
不过小编今天将要另辟蹊径，给大家介绍一种非点击方式的开发方式：采用命令行的方式来对TSS进行操控，这种方式更适合将整个流程封装成一套自动化的程序，让用户无需实际打开UI即可进行项目开发。详细的文档介绍在TSS页面的Documentation选项卡中，感兴趣的小伙伴可以查看。
当然，使用命令行形式的开发和在UI上点击的方式流程是一样的，唯一不同的就是，我们把点击动作变成了一条条终端上的控制指令。那我们就马上进入今天的主题：使用命令行方式进行TSS的项目开发：
开始之前，还请小伙伴们先切换到TSS的安装目录下，并找到tss_cli.exe，我们后续的所有操作就都要借助这个exe展开，接下来打开命令行窗口，即可开始完整操作：
接下来是完整的代码执行流程，详细的参数介绍小编会放到文末。因为我们只是换了一种方式进行TSS开发，因此我们可以打开一个TSS页面，来实时观察我们的操作流程：
1.项目创建：
| 打开TSS引擎：. ss_cli.exe engine launch |
| 创建工程：. ss_cli.exe project create --project_name my-auto-project --algo_type cls --device FRDM-MCXN947 --channels 3 --label_target_num 2 |
2.导入数据，如果我们有多组数据的话，只需要多次执行即可，即可完成数据的导入：
| . ss_cli signal import --project_name my-auto-project --signal_name cls0 --file_path xx/output_1_opt.csv --label_id 1 --delimiter "," |
3.数据导入完毕就可以进行模型训练了：
| . ss_cli optimization start --project_name my-auto-project --opt_name my-opt--signals 1 2 |
4.因为我们此时是命令行方式运行，并不能直观的看到算法的运行情况，因此需要实时查看模型训练状态：
|
./tss_cli optimization progress --project_name my-auto-project --opt_id 1 或者 ./tss_cli optimization best --project_name my-auto-project --opt_id 1 |
这两个命令行的区别是，poogress是查看总的训练状态：
而best是查看当前最好的模型：
我们要根据根据需要，根据返回信息进行判断，何时需要停止。
5.当我们发现模型训练精度不错了，就可以进行库的保存与引擎的退出：
| ./tss_cli library compile --project_name my-auto-project --opt_id 1--result_id 123 --save_path ./library --arch cortex-m33 --toolchain GCC |
| . ss_cli.exe engine shutdown |
6.详细的命令行参数介绍：
这样是不是就非常丝滑了~ 只需要短短的四个命令行，我们就实现了对TSS引擎的控制，并完成了一个简单的应用开发。那么进一步的，我们就可以将命令行打包成一个可以自动执行的exe文件，实现自动的项目开发，是不是听起来挺有意思哒，欢迎尝试！后续小编还会不定期更新更多有关使用TSS开发实用帖，还请大家持续关注！
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