基于米尔芯驰MY-YD9360商显板的神经网络推理库测试
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：
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
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查看 cmake 版本
1 | cmake -version |
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查看 cmake 版本
1 | 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
1 | cmake ..<br>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。
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切换到 /examples/mbnet 目录：
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修改 main.c 文件
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创建 build 文件夹并切换
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使用 cmake 命令生成构建系统
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使用 make 命令构建系统，生成可执行文件
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运行可执行文件，执行效果如下
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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