本帖最后由 myir米尔 于 2024-8-9 18:30 编辑
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
cmake -version
![]() 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 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
![]() 运行cifar10 demo
![]() ![]()
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