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基于米爾芯馳MY-YD9360商顯板的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫(kù)測(cè)試

發(fā)布時(shí)間：2024-8-9 18:32 發(fā)布者：swiftman

關(guān)鍵詞：芯馳 , D9 , 國(guó)產(chǎn)處理器 , 商顯板 , 米爾

本篇測(cè)評(píng)由優(yōu)秀測(cè)評(píng)者“短笛君”提供。

TinyMaix 是面向單片機(jī)的超輕量級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫(kù)，即 TinyML 推理庫(kù)，可以讓你在任意單片機(jī)上運(yùn)行輕量級(jí)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(jī)上，然后傳輸?shù)桨蹇ㄖ薪鈮?/font>

查看cmake版本

cmake -version

復(fù)制代碼

確認(rèn)文件路徑，盡量不要拷貝到有權(quán)限的路徑下

文件結(jié)構(gòu)

MNIST示例

MNIST是手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)

cmake生成構(gòu)建系統(tǒng)

使用make構(gòu)建可執(zhí)行文件然后運(yùn)行

MNIST 示例默認(rèn)未使用任何指令加速，運(yùn)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 示例運(yùn)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(yùn)行cifar10 demo

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