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digi:arm-embedded:cc93:aidemo [2023/06/19 15:49] – 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。 | 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。 |
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| 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。 |
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cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples | cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples |
| </code> |
| 这里有一些简单例程, |
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| {{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-113731.png}} |
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| 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 | python3 label_image.py -i grace_hopper.bmp |
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| {{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-113907.png}} |
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| 下面演示用vela优化过程: |
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cd /usr/bin/ethosu/examples/ | cd /usr/bin/ethosu/examples/ |
cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/labels.txt . | cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/labels.txt . |
cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/grace_hopper.bmp . | cp ../../tensorflow-lite-2.10.0/examples/grace_hopper.bmp . |
vela ../../tensorflow-lite-2.10.0/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 | ./inference_runner -n ./output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite -i grace_hopper.bmp -l labels.txt -o output.txt |
| </code> |
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| {{:digi:arm-embedded:cc93:pasted:20240118-114136.png}} |
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| ./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}} |
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| <code> |
cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples | cd /usr/bin/tensorflow-lite-2.10.0/examples |
./label_image -m ../../ethosu/examples/output/mobilenet_v1_1.0_224_quant_vela.tflite | ./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}} |
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| 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: |
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cd /usr/bin/eiq-examples-git/ | cd /usr/bin/eiq-examples-git/ |
python3 download_models.py | python3 download_models.py |
python3 main.py -i /dev/video0 | python3 main.py -i /dev/video0 |
</code> | </code> |
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