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如果在没有嵌入式处理器供应商提供的合适工具和软件的支持下，既想设计高能效的边缘人工智能(AI)系统，同时又要加快产品上市时间，这项工作难免会冗长乏味。面临的一系列挑战包括选择恰当的深度学习模型、针对性能和精度目标对模型进行训练和优化，以及学习使用在嵌入式边缘处理器上部署模型的专用工具。
从模型选择到在处理器上部署，TI可免费提供相关工具、软件和服务，为您深度神经网络(DNN)开发工作流程的每一步保驾护航。下面让我们来了解如何不借助手动工具或手动编程来选择模型、随时随地训练模型并将其无缝部署到TI处理器上，从而实现硬件加速推理。
图1： 边缘AI应用的开发流程
第1步：选择模型
边缘AI系统开发的首要任务是选择合适的DNN模型，同时要兼顾系统的性能、精度和功耗目标。GitHub上的TI边缘AI Model Zoo等工具可助您加速此流程。
Model Zoo广泛汇集了TensorFlow…
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