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本篇測評由與非網(wǎng)的優(yōu)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(chǎn)開發(fā)板）的TinyMaxi輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)模型~ 開源地址：
https://github.com/sipeed/TinyMaix
搭建的環(huán)境為編譯的Ubuntu18.04 已經(jīng)預(yù)裝好cmake make工具
由于魔法網(wǎng)絡(luò)原因，這里提前下載好tar包到宿主機上，然后傳輸?shù)桨蹇ㄖ薪鈮?/p>
- 查看cmake版本
cmake -version
- 查看make版本
make -version
確認文件路徑，盡量不要拷貝到有權(quán)限的路徑下
自帶示例
文件結(jié)構(gòu)
MNIST示例
MNIST是手寫數(shù)字識別任務(wù)
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(gòu)建系統(tǒng)
使用make構(gòu)建可執(zhí)行文件然后運行
可以看到輸出信息
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(shù)字模擬圖像，共消耗了 0.114 毫秒
MBNET示例
mbnet 是適用于移動設(shè)備的簡單圖像分類模型。
- 切換到 /examples/mbnet 目錄：
- 修改 main.c 文件
- 創(chuàng)建 build 文件夾并切換
- 使用 cmake 命令生成構(gòu)建系統(tǒng)
- 使用 make 命令構(gòu)建系統(tǒng)，生成可執(zhí)行文件
- 運行可執(zhí)行文件，執(zhí)行效果如下
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
米爾電子MYD-YD9360商顯板
