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    发表于 2021-12-23 13:27:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
    eIQ Toolkit上手指南


    今天小编想给大家介绍一个新朋友,叫做eIQ Toolkit,暂且叫他eIQ工具箱。
    这是一个机器学习软件开发环境,支持在NXP平台的微控制器、微处理器和SOC上集成ML算法。可以说,这是一款辅助我们进行机器学习解决方案开发的利器,无论你是这方面的专家,或者你对机器学习一无所知,都可以得心应手,玩儿的开心。
    当然,如果有些机器学习开发经验的话,尤其是在有监督分类的应用方面,会对整个工作流程的理解有更好的帮助。
    当然,既然叫做工具箱,那么其中的工具就不能只有一个,不然好像都有点对不起ToolKit这个名字,我们的工具箱包含了三个重要的组件,分别是:
    ·eIQ Portal
    ·eIQ Model Tool
    ·eIQ Command-line Tools
    下面我们来一一详细介绍一下。
    首先是eIQ Portal,用于帮助我们开发图像分类或是目标检测任务,你不必是机器学习方面的专家,就可以在这里进行机器学习应用的开发。
    俗话说,始于颜值而后陷于才华。用这句话来形容我们的eIQ Portal,我感觉再合适不过了。
    我们先来说说颜值,借助于非常友好的图形界面,我们可以非常方便的创建一个特定的实际问题。之后我们还会带着大家一步步的从创建工程到最终导出我们的模型,让大家体验下我们eIQ Portal的颜值是多么的惊艳:
    21.png
    说完颜值,我们再来说说才华,eIQ Portal内部集成了多种预训练模型,用户可以自行选择适合自己任务的,万一拿不定主意呢?多选几个试试性能呗!是不是非常的随心。
    而且,为了更加方便大家挑选模型。工具本身还提供了一种更加方便的模型选择方法,根绝任务的不同,有三种模型类型:性能,平衡,精度,供大家选择。
    22.png
    通俗点讲,性能模型就是跑的最快的,但是精度可能差一点;精度模型具有很高的模型精度,但是往往耗时比较严重;而平衡模型介于两者之间。后面小编也会给大家详细说明。
    有了模型,我们就可以根据任务训练我们的模型了。当然,光有训练还是不行的,我们还需要对模型进行评估,这样我们才能知道模型的实际运行效果。
    针对于模型评估部分,我们的eIQ Portal不仅能够提供模型的精度信息,还能够获取模型的运行时间,特别的,可以获取模型中每一个节点的耗时情况。
    除了这些,eIQ Portal工具还针对不同的平台,提供了有效的优化技术,提高模型的运行能力。
    最值得一提的是,eIQ Portal能够导出支持多种推理引擎的模型文件,包括本身默认的DeepViewRT、TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、Glow、Arm NN和 ONNX实时运行库。
    接下来,要给大家介绍的是eIQ ModelTool,可以简单理解其为一个高级模型查看器,之所以冠以其高级的字眼,我们不仅可以查看模型的具体结构,还能利用其进行一系列的模型分析工作,包括,模型甚至每一层的运行时间。可以认为,这就是一款升级版的Netron工具。
    最后,就是我们的eIQ Command-line Tools,提供了一系列的命令行工具,可以这么说,能用eIQ Portal做的事情,几乎都可以通过命令行来实现,这对于习惯命令行开发的用户来说,简直就是福利满满。同时,其中也包含了一个内建Python环境。
    这里要注意的是,想要使用eIQ命令行工具的话,建议通过点击eIQ Portal首页的COMMAND LINE按钮或是通过运行<eIQ_Toolkit_install_dir>/bin/eiqenv.bat脚本打开,因为他们会自动配置命令行环境。


    开发流程
    说完了我们的eIQ工具箱都包含什么,现在来到了我们大家最关心的话题,整体开发流程是怎样的呢?下面小编就带大家一起来看一下,话不多说,先上图:
    23.png
    根据用户提供的以及所期待的产出的不同,我们的eIQ工具箱支持两种模式的应用开发,分别是:


    Bring Your Own Data(BYOD): 小编称他为我有数据集,就是说用户自己仅仅提供图片数据集,使用eIQ工具箱来开发自己的模型,然后将其部署到目标平台


    Bring Your Own Model(BYOM):小编称他为我有模型,这次用户带着自己的预训练模型来找eIQ工具箱,并从中挑选合适的兵器进行模型的量化,部署或是性能分析。


    通俗点讲,就是我们既可以只提供数据集然后借助eIQ工具箱完成从模型训练到模型部署,又可以提供已经训练好的模型,然后借助我们的eIQ工具箱对其进行转换/量化以及部署工作。最后,调用eIQ inference engines对所生成的模型进行推理,得到最终的预测值。


    那么好,今天小编就给大家简单介绍了下恩智浦最新发布的eIQ工具箱,以及其工作流程,接下来,小编还会为大家带来如何使用我们的eIQ工具箱,实际训练一个模型并最终部署到板子上。
    感兴趣的小伙伴们也欢迎大家点击下载我们的eIQ ToolKit体验。




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    发表于 2021-12-23 16:05:14 | 显示全部楼层
    期待下集.......
    跟着日天混 ,三天饱九顿!
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    发表于 2021-12-23 16:37:54 | 显示全部楼层
    WIN7上不能愉快地玩eIQ , 有点可惜!
    跟着日天混 ,三天饱九顿!
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