国产芯上运行TINYMAXI轻量级的神经网络推理库

发布日期:2024-07-10     38 次

本篇测评由与非网的优秀测评者“短笛君”提供。本文将介绍基于米尔电子MYD-YD9360商显板(米尔基于芯驰D9360国产开发板)的TinyMaxi轻量级的神经网络推理库方案测试。

算力测试

TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即 TinyML 推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~

搭建的环境为编译的Ubuntu18.04 已经预装好cmake make工具由于魔法网络原因,这里提前下载好tar包到宿主机上,然后传输到板卡中解压

●   查看cmake版本

cmake -version

image.png

●   查看make版本

make -version

image.png

确认文件路径,尽量不要拷贝到有权限的路径下

1720517755839397.png

自带示例

image.png

文件结构

MNIST示例

MNIST是手写数字识别任务

cd到examples/mnist目录下 使用mkdir build && cd build 命令切换到build文件夹下

cmake ..make./ mnist

cmake生成构建系统

1720517786273521.png

使用make构建可执行文件然后运行

1720517804443519.png

可以看到输出信息

1720517820560533.png

MNIST示例默认未使用任何指令加速,运行了一张 28×28 的手写数字模拟图像,共消耗了 0.114 毫秒

1720517840138862.png

1720517861907746.png

MBNET示例

mbnet 是适用于移动设备的简单图像分类模型。

●   切换到/examples/mbnet目录:

●   修改main.c文件

●   创建build文件夹并切换

●   使用cmake命令生成构建系统

●   使用make命令构建系统,生成可执行文件

●   运行可执行文件,执行效果如下

1720517879850878.png

1720517897794330.png

●   MBNET 示例运行输入了一张 96×96×3 的 RGB 图像,输出 1000 分类,共消耗了 16.615 毫秒

运行cifar10 demo

1720517930487881.png

米尔电子MYD-YD9360商显板



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广州绿测电子科技有限公司(简称:绿测科技)成立于2015年11月,是一家专注于耕耘测试与测量行业的技术开发公司。绿测科技以“工程师的测试管家”的理念向广大客户提供专业的管家服务。绿测科技的研发部及工厂设立于广州番禺区,随着公司业务的发展,先后在广西南宁、深圳、广州南沙、香港等地设立了机构。绿测科技经过深耕测试与测量领域多年,组建了一支经验丰富的团队,可为广大客户提供品质过硬的产品及测试技术服务等支持。

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