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
飞哥数智坊16 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三16 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯17 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet19 小时前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算19 小时前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
机器之心20 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
Juchecar21 小时前
交叉熵:深度学习中最常用的损失函数
人工智能
林木森ai21 小时前
爆款AI动物运动会视频,用Coze(扣子)一键搞定全流程(附保姆级拆解)
人工智能·aigc
聚客AI21 小时前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
BeerBear1 天前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp