dual_core_regression.py

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# Beispiel für Dual-Core-ML-Regression
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# Dieses Beispiel führt ein TensorFlow-Lite-Regressionsmodell auf dem HE-Kern aus und
# sendet die Vorhersage einmal pro Sekunde an den HP-Kern. Dies gibt dem HP-Kern die Möglichkeit,
# andere Aufgaben zu erledigen (z. B. Kameraverarbeitung), während die Inferenz im
# Hintergrund auf dem stromsparenden Kern läuft.

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)