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digi:arm-embedded:cc93:aidemo

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--- digi:arm-embedded:cc93:aidemo [2023/06/19 15:46] – 创建 robin
+++ digi:arm-embedded:cc93:aidemo [2024/01/18 11:45] (当前版本) – robin
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 实践AI的方法，最简单就是拿到一套cc93的开发套件，然后上手测试下面这些常用的AI例程。
-cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.9.1/examples
+由于目前可以提供的早期开发套件非常有限，建议用户提前向Digi的代理商订购，并同Digi中国区销售登记项目信息，以确保能尽早分配到可用的开发套件。
+<code>
+cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples
+</code>
+这里有一些简单例程，
+{{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-113731.png}}
+运行图像分类例程，这里用原始的未优化模型，比较慢：
 python3 label_image.py -i grace_hopper.bmp
+{{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-113907.png}}
+下面演示用vela优化过程：
+<code>
 cd /usr/bin/ethosu/examples/
-cp ../../tensorflow-lite-2.9.1/examples/labels.txt  .
+cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/labels.txt  .
-cp ../../tensorflow-lite-2.9.1/examples/grace_hopper.bmp .
+cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/grace_hopper.bmp .
-vela ../../tensorflow-lite-2.9.1/examples/mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite
+vela ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite  用vela优化，结里存在output目录下
 ./inference_runner -n ./output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite -i grace_hopper.bmp -l labels.txt -o output.txt
+</code>
-cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.9.1/examples
+{{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-114136.png}}
+<code>
+./inference_runner -n ./output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite -i grace_hopper.bmp -l labels.txt -o output.txt
+</code>
+ {{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-114222.png}}
+<code>
+cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples
 ./label_image -m ../../ethosu/examples/output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite
+</code>
+这次快多了
+{{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-114352.png}}
+更多例程见eiq-examples目录，需要下载模块，运行相关pyhton命令即可，注意下载需要科学上网，并且很慢，请在晚上下班时运行：
+<code>
 cd /usr/bin/eiq-examples-git/
 python3 download_models.py
@@ 行 34: / 行 60: @@
 cd /usr/bin/eiq-examples-git/face_recognition
 python3 main.py -i /dev/video0
+</code>
+更多demo程序和开发资料文档，请联系Digi工程师。

digi/arm-embedded/cc93/aidemo.1687160786.txt.gz · 最后更改: 2023/06/19 15:46 由 robin