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國產芯上運行TINYMAXI輕量級的神經網絡推理庫

發布日期：2024-07-10     423 次

本篇測評由與非網的優秀測評者“短笛君”提供。本文將介紹基于米爾電子MYD-YD9360商顯板（米爾基于芯馳D9360國產開發板）的TinyMaxi輕量級的神經網絡推理庫方案測試。

算力測試

TinyMaix是面向單片機的超輕量級的神經網絡推理庫，即 TinyML 推理庫，可以讓你在任意單片機上運行輕量級深度學習模型~

搭建的環境為編譯的Ubuntu18.04 已經預裝好cmake make工具由于魔法網絡原因，這里提前下載好tar包到宿主機上，然后傳輸到板卡中解壓

●   查看cmake版本

cmake -version

image.png

●   查看make版本

make -version

image.png

確認文件路徑，盡量不要拷貝到有權限的路徑下

1720517755839397.png

自帶示例

image.png

文件結構

MNIST示例

MNIST是手寫數字識別任務

cd到examples/mnist目錄下 使用mkdir build && cd build 命令切換到build文件夾下

cmake ..make./ mnist

cmake生成構建系統

1720517786273521.png

使用make構建可執行文件然后運行

1720517804443519.png

可以看到輸出信息

1720517820560533.png

MNIST示例默認未使用任何指令加速，運行了一張 28×28 的手寫數字模擬圖像，共消耗了 0.114 毫秒

1720517840138862.png

1720517861907746.png

MBNET示例

mbnet 是適用于移動設備的簡單圖像分類模型。

●   切換到/examples/mbnet目錄：

●   修改main.c文件

●   創建build文件夾并切換

●   使用cmake命令生成構建系統

●   使用make命令構建系統，生成可執行文件

●   運行可執行文件，執行效果如下

1720517879850878.png

1720517897794330.png

●   MBNET 示例運行輸入了一張 96×96×3 的 RGB 圖像，輸出 1000 分類，共消耗了 16.615 毫秒

運行cifar10 demo

1720517930487881.png

米爾電子MYD-YD9360商顯板



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