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新聞資訊

測試測量

國產(chǎn)芯上運(yùn)行TINYMAXI輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫

發(fā)布日期:2024-07-10     515 次

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?/p>

●   查看cmake版本

cmake -version

image.png

●   查看make版本

make -version

image.png

確認(rèn)文件路徑,盡量不要拷貝到有權(quán)限的路徑下

1720517755839397.png

自帶示例

image.png

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)

1720517786273521.png

使用make構(gòu)建可執(zhí)行文件然后運(yùn)行

1720517804443519.png

可以看到輸出信息

1720517820560533.png

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

1720517840138862.png

1720517861907746.png

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

1720517879850878.png

1720517897794330.png

●   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

1720517930487881.png

米爾電子MYD-YD9360商顯板



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