运行预转换的神经网络

要使用评估套件对随机图像运行图像分类神经网络，请执行以下操作：

1. 安装一个预构建的镜像并连接到主板，如 这里 所述。

2. 在目标环境中，首先进入model目录：

   $ cd /usr/share/synap/models/image_classification/imagenet/model/mobilenet_v2_1.0_224_quant/
   

3. 然后使用随机输入，测试模型推理时间：

   $ synap_cli random
   Flush/invalidate: yes
   Loop period (ms): 0
   Network inputs: 1
   Network outputs: 1
   Input buffer: input size: 150528 : random
   Output buffer: output size: 1001
   
   Predict #0: 12.61 ms
   
   Inference timings (ms):  load: 28.37  init: 66.99  min: 12.60  median: 12.60  max: 12.60  stddev: 0.00  mean: 12.60
   

4. 然后使用样本图像，测试模型精度：

   $ synap_cli_ic ../../sample/goldfish_224x224.jpg
   
   Loading network: model.nb
   Input image: ../../sample/goldfish_224x224.jpg
   Classification time: 3.15 ms (pre:0.56, inf:2.53, post:0.05)
   Class  Confidence  Description
       1     18.9874  goldfish, Carassius auratus
     112      9.2959  conch
     927      8.7025  trifle
      29      8.2081  axolotl, mud puppy, Ambystoma mexicanum
     122      7.7136  American lobster, Northern lobster, Maine lobster, Homarus americanus
   

要了解其他AI演示， 请参阅 使用SyNAP进行机器学习 。