國產(chǎn)芯上運(yùn)行TinyMaxi輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫-米爾基于芯馳D9國產(chǎn)商顯板
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本篇測評由與非網(wǎng)的優(yōu)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(chǎn)開發(fā)板)的TinyMaxi輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫方案測試。
算力測試
TinyMaix 是面向單片機(jī)的超輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫,即 TinyML 推理庫,可以讓你在任意單片機(jī)上運(yùn)行輕量級深度學(xué)習(xí)模型~
搭建的環(huán)境為編譯的Ubuntu18.04 已經(jīng)預(yù)裝好cmake make工具由于魔法網(wǎng)絡(luò)原因,這里提前下載好tar包到宿主機(jī)上,然后傳輸?shù)桨蹇ㄖ薪鈮?
?查看cmake版本
cmake -version
?查看make版本
make -version
確認(rèn)文件路徑,盡量不要拷貝到有權(quán)限的路徑下
自帶示例
文件結(jié)構(gòu)
MNIST示例
MNIST是手寫數(shù)字識別任務(wù)
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(gòu)建系統(tǒng)
使用make構(gòu)建可執(zhí)行文件然后運(yùn)行
可以看到輸出信息
MNIST 示例默認(rèn)未使用任何指令加速,運(yùn)行了一張 28×28 的手寫數(shù)字模擬圖像,共消耗了 0.114 毫秒
MBNET示例
mbnet 是適用于移動(dòng)設(shè)備的簡單圖像分類模型。
切換到 /examples/mbnet 目錄:
修改 main.c 文件
創(chuàng)建 build 文件夾并切換
使用 cmake 命令生成構(gòu)建系統(tǒng)
使用 make 命令構(gòu)建系統(tǒng),生成可執(zhí)行文件
運(yùn)行可執(zhí)行文件,執(zhí)行效果如下
MBNET 示例運(yùn)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(yùn)行cifar10 demo
米爾電子MYD-YD9360商顯板