本帖最后由 lulugl 于 2024-12-9 17:13 编辑

【前言】
【米尔-瑞芯微RK3576核心板及开发板】具有6TpsNPU以及GPU，因此是学习机器学习的好环境，为此结合《深度学习的数学——使用Python语言》
1、使用vscode 连接远程开发板
image.png
2、使用conda新建虚拟环境：
  1. root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn# conda create --name myenv python=3.9
执行结果如下：
  1. root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn# conda create --name myenv python=3.9
  2. Channels:
  3. - defaults
  4. Platform: linux-aarch64
  5. Collecting package metadata (repodata.json): done
  6. Solving environment: done

  8. ## Package Plan ##

  10.   environment location: /root/miniconda3/envs/myenv

  12.   added / updated specs:
  13.     - python=3.9


  16. The following packages will be downloaded:

  18.     package                    |            build
  19.     ---------------------------|-----------------
  20.     _libgcc_mutex-0.1          |             main           2 KB  defaults
  21.     _openmp_mutex-5.1          |           51_gnu         1.4 MB  defaults
  22.     ca-certificates-2024.11.26 |       hd43f75c_0         131 KB  defaults
  23.     ld_impl_linux-aarch64-2.40 |       h48e3ba3_0         848 KB  defaults
  24.     libffi-3.4.4               |       h419075a_1         140 KB  defaults
  25.     libgcc-ng-11.2.0           |       h1234567_1         1.3 MB  defaults
  26.     libgomp-11.2.0             |       h1234567_1         466 KB  defaults
  27.     libstdcxx-ng-11.2.0        |       h1234567_1         779 KB  defaults
  28.     ncurses-6.4                |       h419075a_0         1.1 MB  defaults
  29.     openssl-3.0.15             |       h998d150_0         5.2 MB  defaults
  30.     pip-24.2                   |   py39hd43f75c_0         2.2 MB  defaults
  31.     python-3.9.20              |       h4bb2201_1        24.7 MB  defaults
  32.     readline-8.2               |       h998d150_0         381 KB  defaults
  33.     setuptools-75.1.0          |   py39hd43f75c_0         1.6 MB  defaults
  34.     sqlite-3.45.3              |       h998d150_0         1.5 MB  defaults
  35.     tk-8.6.14                  |       h987d8db_0         3.5 MB  defaults
  36.     tzdata-2024b               |       h04d1e81_0         115 KB  defaults
  37.     wheel-0.44.0               |   py39hd43f75c_0         111 KB  defaults
  38.     xz-5.4.6                   |       h998d150_1         662 KB  defaults
  39.     zlib-1.2.13                |       h998d150_1         113 KB  defaults
  40.     ------------------------------------------------------------
  41.                                            Total:        46.2 MB

  43. The following NEW packages will be INSTALLED:

  45.   _libgcc_mutex      anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::_libgcc_mutex-0.1-main
  46.   _openmp_mutex      anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::_openmp_mutex-5.1-51_gnu
  47.   ca-certificates    anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::ca-certificates-2024.11.26-hd43f75c_0
  48.   ld_impl_linux-aar~ anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::ld_impl_linux-aarch64-2.40-h48e3ba3_0
  49.   libffi             anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::libffi-3.4.4-h419075a_1
  50.   libgcc-ng          anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::libgcc-ng-11.2.0-h1234567_1
  51.   libgomp            anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::libgomp-11.2.0-h1234567_1
  52.   libstdcxx-ng       anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::libstdcxx-ng-11.2.0-h1234567_1
  53.   ncurses            anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::ncurses-6.4-h419075a_0
  54.   openssl            anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::openssl-3.0.15-h998d150_0
  55.   pip                anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::pip-24.2-py39hd43f75c_0
  56.   python             anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::python-3.9.20-h4bb2201_1
  57.   readline           anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::readline-8.2-h998d150_0
  58.   setuptools         anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::setuptools-75.1.0-py39hd43f75c_0
  59.   sqlite             anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::sqlite-3.45.3-h998d150_0
  60.   tk                 anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::tk-8.6.14-h987d8db_0
  61.   tzdata             anaconda/pkgs/main/noarch::tzdata-2024b-h04d1e81_0
  62.   wheel              anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::wheel-0.44.0-py39hd43f75c_0
  63.   xz                 anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::xz-5.4.6-h998d150_1
  64.   zlib               anaconda/pkgs/main/linux-aarch64::zlib-1.2.13-h998d150_1


  67. Proceed ([y]/n)? y


  70. Downloading and Extracting Packages:
  71.                                                                                                                                       
  72. Preparing transaction: done                                                                                                           
  73. Verifying transaction: done                                                                                                           
  74. Executing transaction: done                                                                                                           
  75. #                                                                                                                                    
  76. # To activate this environment, use                                                                                                   
  77. #                                                                                                                                    
  78. #     $ conda activate myenv                                                                                                         
  79. #                                                                                                                                    
  80. # To deactivate an active environment, use                                                                                            
  81. #                                                                                                                                    
  82. #     $ conda deactivate                                                                                                              
  83.                                                                                                                                       
  84. root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn#
然后再激活环境：
  1. root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn# conda activate myenv
  2. (myenv) root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn#

2、查看python版本号：
  1. (myenv) root@myd-lr3576x-debian:/home/myir/pro_learn# python --version
  2. Python 3.9.20
3、使用conda install numpy等来安装组件，安装好后用pip list查看
image.png
编写测试代码：
  1. import numpy as np
  2. from sklearn.datasets import load_digits
  3. from sklearn.neural_network import MLPClassifier
  4. d = load_digits()
  5. digits = d["data"]
  6. labels = d["target"]

  8. N = 200
  9. idx = np.argsort(np.random.random(len(labels)))
  10. xtest, ytest = digits[idx[:N]], labels[idx[:N]]
  11. xtrain, ytrain = digits[idx[N:]], labels[idx[N:]]
  12. clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(128, ))
  13. clf.fit(xtrain, ytrain)

  15. score = clf.score(xtest, ytest)
  16. pred = clf.predict(xtest)
  17. err = np.where(pred != ytest)[0]
  18. print("score:", score)
  19. print("err:", err)
  20. print("actual:", ytest[err])
  21. print("predicted:", pred[err])
在代码中，使用MLPClassifier对象进行建模，训练测试，训练数据集非常快，训练4次后可以达到0.99:
image.png
【总结】
米尔的这款开发板，搭载3576这颗强大的芯片，搭建了深度学习的环境，进行了基础的数据集训练，效果非常好！在书中记录训练要几分钟，但是这在这款开发板上测试，只要几秒钟就训练完毕，书中说总体准确率为0.97，但是我在这款开发板上有0.99的良好效果！