dual_core_regression.py

# هذا العمل مرخص بموجب ترخيص MIT.
# حقوق النشر (c) 2013-2026 لشركة OpenMV LLC. جميع الحقوق محفوظة.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# مثال انحدار التعلم الآلي ثنائي النواة
#
# يشغّل هذا المثال نموذج انحدار TensorFlow Lite على النواة HE و
# يرسل التنبؤ إلى النواة HP مرة كل ثانية. هذا يحرر النواة HP
# للقيام بأعمال أخرى (مثل معالجة الكاميرا) بينما تحدث عمليات الاستدلال في
# الخلفية على النواة منخفضة الطاقة.

import time
import openamp


def task_callback(src_addr, data):
    print("Prediction:", data.decode())


@openamp.async_remote(task_callback)
async def task1(ept):
    import ml
    import asyncio
    from ulab import numpy as np

    model = ml.Model("/rom/force_int_quant.tflite")
    i = np.array([-3, -1, -2,  5, -2, 10, -1, 9, 0, 2, 0, 9,    # noqa
                   1, 10,  2, -1,  3,  5,  3, 9, 3, 9, 6, 2,    # noqa
                   6,  7,  5, 10,  6, -1,  7, 4, 7, 8, 5, 7],   # noqa
                  dtype=np.int8).reshape(model.input_shape[0])  # noqa

    while True:
        ept.send(str(model.predict([i])[0]))
        await asyncio.sleep(1)


rproc = openamp.RemoteProc(0x80320000)
rproc.start()

while True:
    time.sleep(1)