使用 RT-AK 部署 Cifar10 模型至 Art-Pi

Github：https://github.com/EdgeAIWithRTT/Project7-Cifar10_Cube_Art-Pi

RT-AK 及 Art-Pi 简介

目前该项目为 RT-AK 的示例 Demo，基于 ART-PI 硬件平台和 Cifar10 数据集。

RT-AK: RT-Thread AI Toolkit，RT-Thread AI 套件。

RT-AK 是 RT-Thread 团队为 RT-Thread 实时操作系统所开发的 AI 套件，能够一键将 AI 模型部署到 RT-Thread 项目中，让用户可以 在统一的 API 之上进行业务代码开发，又能在目标平台上获极致优化的性能，从而更简单方便地开发端侧 AI 应用程序。

在 RT-AK 支持下，仅需要一行命令，即可将 AI 模型部署到 RT-Thread 系统中：

1$ python rt_ai_tools.py --model xxx...

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我们将致力于降低嵌入式 AI 落地的难度和门槛。

Art-Pi：

使用 Tensorflow2.5.0 进行模型量化

我们已提供 keras 模型量化为 tflite 模型的代码 链接。注意一定要下载 tensorflow2.5.0 及以上版本，否则会转化失败。该链接中还有量化后的 tflite 的推理代码。目录如下：

一. 将 Cifar10 分类模型 部署至 Art-Pi (不搭建LCD)

1. 项目总结

该项目不需要任何驱动，仅将 AI 模型部署至 Art-Pi