NNoM：微控制器上的高级神经网络库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nnom 1. 项目基础介绍和主要编程语言
NNoM（Neural Network on Microcontroller）是一个专门为微控制器设计的高级神经网络库。该项目的主要编程语言是C语言，适用于嵌入式系统开发。NNoM旨在为嵌入式开发者提供一个轻量级、用户友好且灵活的接口，以便快速将神经网络模型部署到微控制器上。
2. 项目的核心功能
NNoM的核心功能包括：
- 模型部署：支持将Keras模型通过一行代码转换为NNoM模型，便于在微控制器上部署。
- 复杂结构支持：支持多种复杂的神经网络结构，如Inception、ResNet、DenseNet和Octave Convolution。
- 高性能后端：提供多种高性能后端选择，确保在微控制器上的高效运行。
- 内存管理：自动管理内存，减少开发者的工作量。
- 在线评估工具：提供多种在线评估工具，如时间统计、内存统计、Top-K准确度和Confusion Matrix等。
3. 项目最近更新的功能
NNoM最近的更新包括：
- v0.4.x版本：
- 循环层（RNN）：实现了Simple RNN、GRU和LSTM等循环层，支持状态保持和返回序列选项。
- 结构化接口：引入了一种新的结构化接口，使用C结构体提供所有层的配置，更便于机器处理。
- 逐通道量化：新的结构化接口支持逐通道量化（per-axis）和卷积层的膨胀。
- 新脚本：从v0.4.0开始，NNoM默认使用结构化接口生成模型头文件，对应的脚本是
nnom.py，而旧的层接口对应的脚本是nnom_utils.py。
通过这些更新，NNoM进一步提升了在微控制器上部署神经网络模型的便捷性和性能。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
