基于米尔芯驰MY-YD9360商显板的神经网络推理库测试
2024年08月09日 18:32 发布者：swiftman
本篇测评由优秀测评者“短笛君”提供。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
[*]查看cmake版本
cmake -version
https://srcc.myir.cn/images/20240705/2085179c620e451bc5e061929b997a42.png?v=367103 确认文件路径，尽量不要拷贝到有权限的路径下
https://srcc.myir.cn/images/20240705/b7da0d4fb15a3fddbe117545602469b1.png?v=246296> 文件结构MNIST示例MNIST是手写数字识别任务cmake生成构建系统使用make构建可执行文件然后运行
https://srcc.myir.cn/images/20240705/3bfd13798054ddf2ad2e1c4e7c8d72fa.png?v=486694> [*]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
