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國產芯上運行TinyMaxi輕量級的神經網絡推理庫-米爾基于芯馳D9國產商顯板

米爾電子 ? 2024-07-05 08:02 ? 次閱讀

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~ 開源地址:

https://github.com/sipeed/TinyMaix

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

cef68fdc-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png

  • 查看make版本

make -version

cf1387ea-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png?

確認文件路徑,盡量不要拷貝到有權限的路徑下

cf30d16a-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png?

自帶示例

cf557a92-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.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

cf79edc8-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png

使用make構建可執行文件然后運行

cf9cbf56-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png ?

可以看到輸出信息

cfcc8114-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.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

cffcc16c-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.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

d0319680-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png

d0685b2a-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.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

d0958d98-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.pngd0b8f0a8-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png


d0f1effc-3a61-11ef-a655-92fbcf53809c.png

米爾電子MYD-YD9360商顯板

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