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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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
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