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如果在沒(méi)有嵌入式處理器供應(yīng)商提供的合適工具和軟件的支持下，既想設(shè)計(jì)高能效的邊緣人工智能(AI)系統(tǒng)，同時(shí)又要加快產(chǎn)品上市時(shí)間，這項(xiàng)工作難免會(huì)冗長(zhǎng)乏味。面臨的一系列挑戰(zhàn)包括選擇恰當(dāng)?shù)纳疃葘W(xué)習(xí)模型、針對(duì)性能和精度目標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，以及學(xué)習(xí)使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專(zhuān)用工具。
從模型選擇到在處理器上部署，TI可免費(fèi)提供相關(guān)工具、軟件和服務(wù)，為您深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)開(kāi)發(fā)工作流程的每一步保駕護(hù)航。下面讓我們來(lái)了解如何不借助手動(dòng)工具或手動(dòng)編程來(lái)選擇模型、隨時(shí)隨地訓(xùn)練模型并將其無(wú)縫部署到TI處理器上，從而實(shí)現(xiàn)硬件加速推理。
圖1： 邊緣AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程
第1步：選擇模型
邊緣AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的首要任務(wù)是選擇合適的DNN模型，同時(shí)要兼顧系統(tǒng)的性能、精度和功耗目標(biāo)。GitHub上的TI邊緣AI Model Zoo等工具可助您加速此流程。
Model Zoo廣泛匯集了TensorFlow…
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