Hi3861使用NNOM实现人工智能神经网络之MNIST

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每当我们学习一门新的语言时，所有的入门教程官方都会提供一个典型的例子——“Hello World”。而在机器学习中，入门的例子称之为MNIST。

MNIST是一个简单的视觉计算数据集，它是像下面这样手写的数字图片：

MNIST 经常被用来做为分类任务的入门数据库使用。在这个简单的例子里面，我们也用它来试试数据归类。

移植NNOM库的方法，在之前已经有说明。

$(wildcard $(LIBPATH)/nnom/src/backends/*.c) \
$(wildcard $(LIBPATH)/nnom/src/core/*.c) \
$(wildcard $(LIBPATH)/nnom/src/layers/*.c) \

同时移植了mnist-simple下面的两个.h文件。

#include "lib/nnom/examples/mnist-simple/image.h"
#include "lib/nnom/examples/mnist-simple/weights.h"

核心的几个函数。

const char codeLib[] = "@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ";
void print_img(int8_t * buf)
{
 for(int y = 0; y < 28; y++) 
 {
 for (int x = 0; x < 28; x++) 
 {
 int index = 69 / 127.0 * (127 - buf[y*28+x]); 
 if(index > 69) index =69;
 if(index < 0) index = 0;
 DEBUG_printf("%c",codeLib[index]);
 DEBUG_printf("%c",codeLib[index]);
 }
 DEBUG_printf("\n");
 }
}
// Do simple test using image in "image.h" with model created previously. 
void mnist(int index)
{
 uint32_t tick, time;
 uint32_t predic_label;
 float prob;
 DEBUG_printf("\nprediction start.. \n");
 tick = hi_get_milli_seconds();
 // copy data and do prediction
 memcpy(nnom_input_data, (int8_t*)&img[index][0], 784);
 nnom_predict(model, &predic_label, &prob);
 time = hi_get_milli_seconds() - tick;
 //print original image to console
 print_img((int8_t*)&img[index][0]);
 DEBUG_printf("Time: %d tick\n", time);
 DEBUG_printf("Truth label: %d\n", label[index]);
 DEBUG_printf("Predicted label: %d\n", predic_label);
 DEBUG_printf("Probability: %d%%\n", (int)(prob*100));
}
void nn_stat()
{
 model_stat(model);
 printf("Total Memory cost (Network and NNoM): %d\n", nnom_mem_stat());
}

我是在Micropython下使用的，其实主要的几个函数，如下，可以自行移植测试。

STATIC mp_obj_t machine_ai_nnom_test(mp_obj_t self_in,mp_obj_t data_in) {
 int num = mp_obj_get_int(data_in); 
 // create and compile the model 
 model = nnom_model_create();
 // dummy run
 model_run(model);
 mnist(num);
 nn_stat();
 return mp_const_none;
}

不同的num值，代表候选的要识别的数字的字节图。比如8，存储的字节符合是这样的。

因为不方便输入手写数字，只能通过这种字符的形式进行测试。

这是比较简单的例子，对系统的要求的比较低，识别的时间也很短。同时，也可以自己训练模型，进行分析。但该部分不是本文的重点，敢兴趣的同学，可以自行去github上，进行深入的学习。下一篇，会针对KWS的功能测试，实现实时音频输入关键词识别的demo的移植和演示。

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