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适用于微控制器的神经网络库

NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库,支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构,可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗,同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层(RNN)支持,并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示,NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。

Neural NetworkMicrocontrollerNNoM高性能灵活性Github开源项目

NNoM项目介绍

背景与概述

NNoM,即"Neural Network on Microcontroller",是一个针对微控制器的高层推理神经网络库。它旨在为嵌入式开发者提供简洁的接口,使得神经网络模型能够快速部署到微控制器上。

项目亮点

  1. 易于部署:用户只需一行代码即可将Keras模型部署为NNoM模型。
  2. 丰富的结构支持:支持复杂的神经网络结构,包括Inception、ResNet、DenseNet、Octave卷积等。
  3. 友好的用户界面:接口设计贴近人性化,便于用户操作。
  4. 高性能后端选择:在性能和效率方面有优化选择。
  5. 零性能损失:通过预编译机制,避免了运行时的解释器造成的性能损失。
  6. 工具丰富:内置评估工具,包括运行时分析、Top-k和混淆矩阵等。

最新更新 - v0.4.x系列

  • RNN层更新:在版本0.4.1中实现了Recurrent层(RNN),包括Simple RNN、GRU、LSTM等,支持状态保持和序列返回选项。
  • 新结构接口:引入了结构化接口,以一种C结构提供层的所有配置,相较于层API,更加适合机器友好的操作。
  • 通道量化支持:支持卷积层的每通道量化和扩频。
  • 新脚本:从0.4.0版本起,NNoM默认使用结构化接口生成模型头文件weights.h

为什么选择NNoM?

NNoM的目标是为开发者提供轻量级、用户友好的接口,以便快速在微控制器上部署神经网络。随着神经网络结构的不断发展,微控制器平台下的库往往太低级,难以在小型设备上实现复杂结构。NNoM的设计初衷就是为了解决这一问题,使开发者能够专注于模型开发,而不必过多关注底层实现。

安装与使用

NNoM可以作为一个Python包安装,安装时需要Tensorflow,推荐版本是小于等于2.14。同时,可以通过提供的命令将C文件集成到自己的项目中。

性能表现

根据多篇对比文章,NNoM在推理时间和内存使用上都表现出色,甚至优于一些知名的MCU AI工具如TensorFlow Lite和STM32Cube.AI。具体性能对比可参考相关论文。

示例与文档

该项目提供了一系列文档与示例帮助用户快速上手。用户可以查阅指南、示例代码学习如何在微控制器上实现神经网络模型。

已知问题

当前版本的转换器不支持隐式定义的激活函数,建议使用显式的激活函数定义以提高兼容性。

开发者联系信息

开发者马建佳(Jianjia Ma)可以通过邮箱majianjia@live.com进行联系,寻求技术支持或协助。有关NNoM在出版物中的引用要求也可以通过此邮箱获取。

通过对NNoM的介绍,您可以初步了解这个项目在嵌入式AI领域中的应用潜力,并能够在实际项目中进行尝试和实践。

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