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楼主 # 2022-08-09 19:24:17

泽畔
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TinyMaix: Arduino都能跑的超轻量级TinyML推理框架来啦~

肝了两个周末的TinyMaix终于发布啦,欢迎来围观点star:https://github.com/sipeed/TinyMaix

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~

关键特性

1. 核心代码少于400行(tm_layers.c+tm_model.c+arch_O0.h), 代码段(.text)少于3KB
2. 低内存消耗,甚至Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于TinyMaix跑mnist(手写数字识别)
3. 支持INT8/FP32模型,支持keras h5或tflite模型转换
4. 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V
5. 友好的用户接口,只需要load/run模型~
6. 支持全静态的内存配置(无需malloc)
7. 即将支持MaixHub在线模型训练

在Arduino ATmega328上运行mnist demo

mnist demo

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===use 49912us
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3: 0
4: 1
5: 6
6: 1
7: 0
8: 0
9: 0
### Predict output is: Number 2, prob=89

## TinyMaix 设计思路
TinyMaix 是专为低资源的单片机设计的AI神经网络推理框架,通常被称为TinyML

现在已经有很多TinyML推理库,比如TFLite micro, microTVM, NNoM, 那为什么我们又捏了TinyMaix这个轮子呢?   

TinyMaix是两个周末业余时间完成的项目,所以它足够简单,可以再30分钟内走读完代码,可以帮助TinyML新手理解它是怎么运行的。

TinyMaix希望成为一个足够简单的TinyML推理库,所以它放弃了很多特性,并且没有使用很多现成的NN加速库,比如CMSIS-NN

在这个设计思路下,TinyMaix只需要5个文件即可编译~

我们希望TinyMaix可以帮助任何单片机运行AI神经网络模型, 并且每个人都能移植TinyMaix到自己的硬件平台上~

剩余内容因为是markdown格式,在论坛上阅读不友好,可以移步github查看:https://github.com/sipeed/TinyMaix

离线

#1 2022-08-10 10:11:11

梁上君子
会员
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已发帖子: 6
积分: 5

Re: TinyMaix: Arduino都能跑的超轻量级TinyML推理框架来啦~

Linux编译成功了,但是不会用.

离线

#2 2022-09-22 09:36:24

leifeng
会员
注册时间: 2019-10-21
已发帖子: 8
积分: 8

Re: TinyMaix: Arduino都能跑的超轻量级TinyML推理框架来啦~

如果有个具体的案例就更好了

离线

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