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如果在沒有嵌入式處理器供應商提供的合適工具和軟件的支持下，既想設計高能效的邊緣人工智能(AI)系統(tǒng)，同時又要加快產品上市時間，這項工作難免會冗長乏味。面臨的一系列挑戰(zhàn)包括選擇恰當?shù)纳疃葘W習模型、針對性能和精度目標對模型進行訓練和優(yōu)化，以及學習使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專用工具。
從模型選擇到在處理器上部署，TI可免費提供相關工具、軟件和服務，為您深度神經網絡(DNN)開發(fā)工作流程的每一步保駕護航。下面讓我們來了解如何不借助手動工具或手動編程來選擇模型、隨時隨地訓練模型并將其無縫部署到TI處理器上，從而實現(xiàn)硬件加速推理。
圖1： 邊緣AI應用的開發(fā)流程
第1步：選擇模型
邊緣AI系統(tǒng)開發(fā)的首要任務是選擇合適的DNN模型，同時要兼顧系統(tǒng)的性能、精度和功耗目標。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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