国产芯上运行TinyMaxi轻量级的神经网络推理库-米尔基于芯驰D9国产商显板

 

本篇测评由与非网的优秀测评者“短笛君”提供。

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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~ 开源地址：

https://github.com/sipeed/TinyMaix

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

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cmake -version

 

• 查看make版本

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make -version

 

确认文件路径，尽量不要拷贝到有权限的路径下

 

自带示例
 

 

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

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cmake ..make./ mnist

cmake生成构建系统

使用make构建可执行文件然后运行
 

 

可以看到输出信息
 

 

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
 

 

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

 

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

 

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米尔电子MYD-YD9360商显板