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~ 开源地址:

GitHub - sipeed/TinyMaix: TinyMaix is a tiny inference library for microcontrollers (TinyML).

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

  • 查看cmake版本

    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

复制代码
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

相关推荐
PPIO派欧云28 分钟前
PPIO上线Qwen-VL-8B/30B、GLM-4.5-Air等多款中小尺寸模型
人工智能
清风6666662 小时前
基于单片机的故障检测自动保护智能防夹自动门设计及LCD状态显示系统
单片机·毕业设计·课程设计·1024程序员节·期末大作业
chenchihwen2 小时前
AI代码开发宝库系列:FAISS向量数据库
数据库·人工智能·python·faiss·1024程序员节
张登杰踩2 小时前
工业产品表面缺陷检测方法综述:从传统视觉到深度学习
人工智能·深度学习
sponge'2 小时前
opencv学习笔记6:SVM分类器
人工智能·机器学习·支持向量机·1024程序员节
zandy10112 小时前
2025年AI IDE的深度评测与推荐:从单一功能效率转向生态壁垒
ide·人工智能
andyguo3 小时前
ChatGPT Atlas vs Chrome:AI 浏览器的新纪元
人工智能·chrome·chatgpt
北京迅为3 小时前
【北京迅为】iTOP-4412精英版使用手册-第六十七章 USB鼠标驱动详解
linux·人工智能·嵌入式·4412
DKunYu3 小时前
2.1线性回归
pytorch·python·深度学习·1024程序员节
余俊晖4 小时前
RLVR训练多模态文档解析模型-olmOCR 2技术方案(模型、数据和代码均开源)
人工智能·算法·ocr·grpo