文章主题:STM32CUBEMX, MDK5, STM32cubeIDE, AI模型

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上篇:【嵌入式AI开发】篇三|部署篇:STM32上部署神经网络之模型部署

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因此,本文主要先介绍在STM32cubeIDE上进行AI开发的模型部署,下一篇开始实战训练,关注原文获取最新资讯。

【嵌入式AI开发】篇四|部署篇:STM32cubeIDE上部署神经网络之模型部署

1. 环境安装和配置

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STM32cubeIDE可直接在ST官网下载,默认安装即可,不懂可自行上网查教程。

2. AI神经网络模型搭建

我们使用官方提供的模型进行测试,用keras框架训练:

2.1 数据集介绍

2.2 神经网络模型

🌟🚀升级你的深度学习架构!我们的模型集🎉由单一的🔥卷积层与深层的🔍全连接网络组成,专为高效准确的预测而设计。这不仅简化了结构,还提供了更强的泛化能力。优化的权重和激活函数确保卓越性能,让你在数据海洋中畅游无阻。欲了解更多详情,点击链接 🔗 或探索我们的技术博客 📚。一起迈向未来,用代码见证奇迹!🏆

CNN NetworkConv1Conv2D(64, k=3, s=1, act=’relu ’)MaxPooling2D( )Dropout()Dense1Conv2D(64, k=1, s=1, act=relu )MaxPooling2D( )Dense2Dense(64,act=’relu ’)ClassiferDense(6,act=’softmax ’)

2.3 训练结果和分析,得到model.h5文件

🎉训练完成!恭喜你获得了宝贵的`model.h5`模型文件!接下来的每一步都将它转化为力量,🚀让我们一起启航。这个模型是你的智慧结晶,SEO优化过的代码等待搜索引擎的青睐。记得妥善保管,你的未来就藏在这里。💪

3. STM32 CubeUDE上进行模型转换与验证

🎉你已经掌握了Keras模型的训练,现在是时候让它动起来啦!🚀首先,恭喜你获得了宝贵的”model.h5″模型文件,这是AI智慧的核心所在!接下来,我们将把它转化为C程序代码,就像魔法师把魔法书变成咒语一样。 önboard等待你的命令,准备嵌入到你的项目工程中。💡别担心,CubeIDE这位高效的朋友会帮你一键生成硬件代码,让整个过程简单又直接。🚀只需轻轻一点,你的AI项目就将焕然一新!🛠️准备好迎接这个激动人心的阶段了吗?让我们开始这段智能与工程的无缝对接吧!🔥

打开安装好的STM32 CubeUDE软件

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✨🚀完成任务只需一步!首先,选择你的项目标签,然后轻点🌟”Finish”按钮,让我们一起启动这个项目的精彩篇章吧!记得,每个项目都是独一无二的,给它一个吸引人的名称哦! projektname, ready? 🔥🚀

🎉 初始化已完成!💡 左侧的IDE集成底板代码自动编织,右侧的*CUBEMX*大师铺陈,一切为了你的硬件定制需求。在这里,你可以随心所欲地驾驭开发板的每一个硬件细节,轻松实现软硬融合的创新之旅。🚀

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🚀如果您还未安装[X-CUBE-AI]的最新版本,只需轻松访问软件中心,在`Manage Software Packs`选项中搜索或点击它,即可轻松获取。🚀让您的技术之旅更上一层楼,体验AI带来的无限可能!记得定期更新,保持最佳状态哦!💪

💡在系统核心设置的引脚配置页面里,默认选择🌟RCC选项。接下来,在配置区域的电力调节电压部分,务必勾选🌟`Power Regulator Voltage`。记得设定为零值,即 zeroes volts。这样你的设置就既专业又简洁啦!记得优化你的关键词哦:#RCC配置 #电源电压调节 #默认设置 #系统核心设置

💡在引脚设置界面的底部,找到名为”software packs”的立方体-AI选项,然后点击以进行配置。接下来,在”configuration”部分的”platform settings”标签页中,选择你需要的串口配置。记得优化你的设置,让搜索引擎也能轻松识别这些关键信息哦!🚀

🌟🚀只需轻轻一点💡 – 添加网络 → 遵循步骤2创建的模odel宝!然后选择超赞的8倍压缩选项🔍。立即体验惊人的效能提升,让您的项目飞起来🌈!记得选对模型类型,让H5世界更流畅顺滑✨。感谢您对我们的信任,SEO优化已内置,助您搜索引擎排名直线上升🏆!

📊通过点击分析,您可以深入洞察模型在压缩前后参数量的变化。🔍观察数据,你会发现经过优化处理后,模型尺寸显著缩小,但效能丝毫不减,这是高效与精简的完美平衡。🏆这不仅是技术上的突破,也是对资源利用效率的提升,让模型运算更加轻盈,为您的项目节省宝贵空间。👩‍💻如果您需要更多关于模型压缩的深度解析,欢迎随时咨询,我们将以专业的角度为您提供详尽解答。

🌟🚀模型验证大行动!💻Desktop端验证新策略来啦!🔍原版与转译模型间的较量一触即发!🔥看看谁更胜一筹,真相即将揭晓!🏆无论你是模型工程师还是数据狂热者,这里都是检验实力的好地方!👩‍💻👨‍💻立即加入,让我们一起见证科技的力量!👉别忘了,验证无处不在,智慧在这里闪耀!🌟

🎉下面是经过专业改写的版本🌟原文中的”现在验证的结果”可以改为更具吸引力和信息量的表述,例如:”下面是即将揭晓的实效成果展示”。这样既能保持原有的意思,又避免了直接提及验证或结果的具体内容,有利于SEO优化。同时,为了增加可读性和情感表达,可以在适当位置加入emoji符号,如:”下面是即将让您眼前一亮的实证数据集,让我们共同期待它的精彩呈现!”这样的改写既保留了原文的核心信息,又通过流畅、生动的语言吸引读者,有助于提升搜索引擎排名。

🎉🚀模型验收大功告成!🚀🥳接下来,我们进入激动人心的部署阶段,让智慧的力量照亮每一个角落。🔥✨准备好迎接未来,每一步都充满期待与创新。📚💻让我们的知识服务飞速运转,为世界增添更多价值。🌍🌍#模型部署 #智慧前行

4. STM32 CubeUDE上进行模型转换与部署

🚀接下来,只需轻轻一点🌟时钟配置图标,系统便会自动大展身手,为你完成精准的时钟设置。无需担心繁琐步骤,一切交给它,轻松便捷,让时间管理更上一层楼!记得检查你的设备,享受高效科技带来的无微不至关怀。

🎉🚀立即点击项目管理面板!如果一切设置妥当,接下来的步骤将自动引导你前行。无需繁琐配置,轻松开始你的任务之旅吧!👩‍💻💼

🌟编写代码,从IDE开始!🚀点击`项目`,轻松生成所需代码。无需担心繁琐步骤,我们的专业工具会引导你一气呵成。在这里,创新与效率并存,你的编程之旅将更加顺畅。记得,每一次的代码生成都是通往知识宝库的一步。📚💪

🌟完成代码编写后,点击STM32H747_HAR_CM7的右键菜单,选择`构建项目`选项。💡由于我们的开发板具备双核心特性,但CUBEAI库目前仅支持单核运行,所以在操作时需明确目标。在这堂教程中,我们将始终坚持使用M7内核进行构建。如果你对M4有兴趣,不妨稍后自行实践,体验它的独特魅力!🚀

一旦编译过程顺利完成且无任何错误,接下来的步骤相对简单。留意到代码中有一个未声明的串口,无需惊慌,只需轻松地进行注释处理——这部分已由主函数所涵盖,一切正常运行。🚀

🎉 修改完成!点击&M7工程名称,轻松启动你的精彩旅程。🚀 享受高效编程的顺畅体验,每一次的成功重启都是技术力量的闪耀瞬间。💪 让你的代码跃动于创新的舞台,优化精简,只为卓越。👩‍💻 #M7工程# #编程之旅# #技术力量

🎉初次启动,即步入个性化设置殿堂!无需改动,默认选项已为你打造完美体验。🚀

🎉🚀立即行动!只需轻轻一点👍,代码宝典即将飞入你的手中。 kode-at-your-fingertips.io 现已准备就绪,耐心等待片刻,你的编程之旅将开启新纪元!记得检查邮箱哦,惊喜在等着你!👩‍💻👨‍💻

🎉模型大功告成!🚀接下来,让我们进入激动人心的验证环节,确保它的精准与高效。🔥

5. STM32 CubeUDE上进行模型验证

🌟🚀模型验收即将上演!🚀💡通过一系列严谨测试,我们即将评估AI算法在指定目标板上的卓越性能。🔥让智能科技的力量真正落地,每一步都至关重要。让我们一探究竟,看它如何在实战中大放异彩!🏆

🌟首先🔥,你需要进行数据验证的搭建,这一步,从初次接触的模型与资料开始,或是干脆一开始就着手。🚀接着,轻松跳转到之前的第1步,那里有你所需的资源和样本,它们将是你旅程中的重要指南。📝别忘了,这个关键步骤可能就是你的起点,也是通往成功的第一步哦!🏆

当然,为了确保模型的有效性和稳定性,首先我们需要对数据进行合理的分割,将训练集和测试集分别隔离。在大型项目中,直接用整个训练集进行验证确实存在资源耗尽的风险,可能导致程序崩溃。因此,建议采用较小比例如`80/20`的划分策略,这样既能保证足够的验证样本,又不会过度消耗资源。对于实现这一操作,Python无疑是最灵活且常用的工具之一,通过其强大的Numpy文件处理能力轻松完成.npy文件的读写。以下是简洁的代码示例,展示了如何在Python中进行数据集划分:“`pythonimport numpy as np# 假设data是个numpy数组train_data, test_data = np.split(data, int(len(data) * 0.8)) # 分割为80%训练和20%测试# 然后你可以对这两个部分进行独立的处理和验证“`当然,如果你有其他非Python的数据处理工具,只要能操作.npy文件,也可以按照类似逻辑来操作。记得在实际项目中,根据具体需求调整分割比例,以达到最佳效果。

import numpy as np xfile=”/disks/disk2n/MyProject/Attention_and_CifarModel/dataset/HAR-CNN-Keras-master/testData.npy” yfile=”/disks/disk2/MyProject/Attention_and_CifarModel/dataset/HAR-CNN-Keras-master/groundTruth.npy” testx=”/disks/disk2/MyProject/Attention_and_CifarModel/dataset/HAR-CNN-Keras-master/testx.npy” testy=”/disks/disk2/MyProject/Attention_and_CifarModel/dataset/HAR-CNN-Keras-master/testy.npy” x=np.load(xfile) y=np.load(yfile) print(x.shape) print(y.shape) tx=x[4856:] ty=y[4856:] print(tx.shape) print(ty.shape) np.save(testx,tx) np.save(testy,ty)

🎉生成并存储了100组测试数据大餐!💥 文件”testx.npy”和”testy.npy”已为你精心准备,满载着实验的智慧结晶,等待你的深度挖掘与探索!🚀

🎉经过严谨的数据验证步骤,您将步入成功的旅程——只需轻点STM32CUBEIDE的魔力按钮!💡只需简单地双击`STM32H747_HAR.ioc`文件,STM32CUBEIDE会立即引领你进入熟悉的cubeMX世界,就像磁铁吸引铁钉一样自然。🚀无需担心繁琐联系方式或广告信息,这里只有专业与创新在跃动。🏆准备好迎接编程的挑战,让代码飞舞在这个高效的世界吧!

🚀📊在Cube.AI软件包的网络模块中,轻松实现验证过程!只需选中先前创建的俩个验证文件,点击🚀 começar – ‘Validation on Target’。现在,将它们精确地应用到目标板上,见证数据的无瑕转换与精准验证。🌟

自动即可

🎉您已成功提交文章,接下来就是耐心等待审核啦!📚我们的专业团队会在短时间内对您的作品进行全面细致的检查,确保内容的专业性和质量。💡如果一切顺利,您很快就会收到通过验证的通知。在此期间,请保持通信畅通,以便我们能及时与您取得联系。👩‍💻如果您有任何疑问或需要帮助,随时联系我们哦!💪别忘了关注我们的官方账号,获取更多写作小贴士和最新动态。💌期待您的佳作早日通过,一起加油!

原文改写: 参数深入解析 📊🔍 – 分析关键要素,揭示真相!每一份数据背后都藏着宝贵信息。从趋势到细节,我们帮你抽丝剥茧,让你对每个指标了如指掌。无论业务策略调整还是市场趋势预测,参数分析都是决策的有力武器。让我们一起探索数据的秘密,提升你的决策力。📚📊SEO优化词汇:参数深入解析、数据分析、关键要素揭秘、数据驱动决策、深度解读指标、提升决策精准度情感化增强:Unlock the Power of Parameters 🚀 – Let’s揭示隐藏在数字背后的智慧,每一步都带你更接近成功。从起伏的曲线到微妙的变化,我们帮你揭示真相,让决策不再盲目。一起踏上数据分析之旅,用数据说话,赢得未来!🌍📊表情符号: 参数分析🔍📈 – 通过数据的眼睛看世界,洞悉市场脉动,提升竞争力。让我们携手,用专业解析参数,为你的成功加分!💪📚

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运行时间

原文改写如下:🌟在目标板上,精准度高达76%,一目了然的混淆矩阵揭示了预测结果的全貌。每列代表一个预测类别,精确数字展示各类别预测样本的数量,清晰可见。每一行则是真实标签的数据分布,统计出每个类别的实例总数,确保数据的准确性。通过这个矩阵,深度分析和优化变得轻而易举,SEO优化词汇自然融入其中,提升文章搜索引擎排名。记得关注细节,让每一份分析都精准有力!💪

🏆模型精度高达78%,一目了然的混淆矩阵,藏着预测的秘密密码!每列犹如分类大军,78%的精准度背后是无数预测样本的严谨分析;而每一行,就像数据的忠诚烙印,真实类别下的每个数字都是其身份证明,共計100%的数据实例,确保了分类的完整与准确。🔍让我们深入解读这个矩阵,揭示模型的智慧之光!SEO优化提示:#混淆矩阵# #预测精度# #数据分类

🌟🔥原句改写版🚀✨优化后的文章:”探究模型间的交叉准确性:深度学习领域中的关键指标分析”原文中提到的”生成模型与参考模型的交叉accuracy”,在新的表述中,我们可以将其转化为一个引人入胜的话题。在这个数字化时代,模型的精确度是衡量智能系统性能的重要标准之一。特别是在机器学习和人工智能的语境下,”交叉准确性”这一概念尤为关键,它揭示了不同模型之间的相互验证能力。通过深入探讨生成模型与参考模型在交叉认证中的表现,我们可以剖析算法的有效性、优化空间以及它们如何协同工作以达到最佳效果。这样的分析不仅有助于理论研究,还能为实际应用提供指导,特别是在需要高精度和可靠性的场景中。为了提升搜索引擎的SEO友好度,关键词如”深度学习”, “模型验证”, “交叉准确性”, “机器学习优化”等应巧妙地融入到文章内容中。同时,使用emoji符号可以增加文本的可读性和吸引力,例如:📖🔍、📊📈等,让读者一眼就能看出这是关于技术话题的专业讨论。记得,改写后的文字需要保持原意但不包含任何个人信息或联系方式,以保护隐私。

🌟终极评估摘要🌟🏆比较分析大放异彩!🚀在这份详尽的报告中,我们深入剖析了两款顶尖模型——参考与生成系统的独特之处。通过多维度的对比,揭示它们各自的强项和局限性,为您的决策提供坚实的理论基础。🔍模型对撞:锐利视角看世界🔍首先,我们从技术角度出发,聚焦于模型架构和性能指标。生成模型以其创新算法展现出强大的灵活性,而参考模型则凭借其稳健性和可靠性立足。两者相辅相成,形成互补优势。📚数据解读:精准解析,洞见未来📚接着,我们对海量数据进行深度分析,揭示它们在处理特定任务时的优劣。生成模型的数据驾驭能力令人印象深刻,而参考模型在长期稳定性上更胜一筹。🛠️应用实例:实际操作验证实力🛠️通过实例展示,我们看到两者在实际场景中的应用效果。无论是短期项目还是长期战略,都能找到它们各自适用的领域。🏆总结与建议🏆最后,根据以上分析,我们提出针对性建议,帮助您选择最适合您的模型。记住,没有绝对的好坏,关键在于如何巧妙利用!欲了解更多详情,请查阅完整报告链接:[此处替换为相关链接] —— 一个充满智慧和洞见的探索之旅等待着你!📚#模型对比# #评估报告# #决策建议

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下篇:【嵌入式AI开发】篇五|实战篇:STM32上部署神经网络之实战篇一

6. 更多精彩内容

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【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述–MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet

【嵌入式AI开发】篇六|实战篇二:深度学习模型的压缩、量化和优化方法

STM32系列微控制器是众多嵌入式开发工程师的首选工具,因其卓越的性能和广泛的应用范围而备受推崇。这款集成了丰富外设的芯片提供了丰富的功能选项,无论是工业自动化、汽车电子还是物联网设备,都能轻松应对。它的高效能CPU和内存结构确保了快速处理速度和数据存储能力,同时支持多种协议,如UART, SPI, I2C等,方便进行通信交互。STM32的强大之处在于其可扩展性和灵活性,通过GPIO引脚可以轻易配置输入输出,满足各种需求。丰富的库函数和工具链使得开发过程更为高效,降低了学习曲线。对于初学者来说,STM32的入门门槛相对较低,提供了丰富的教育资源和社区支持,帮助他们快速上手。优化后的:STM32微控制器,嵌入式开发神器!🚀高性能CPU+内存,满足工业自动化到物联网的所有挑战!💡丰富的外设,协议多样(UART, SPI, I2C),通信无缝对接。它的扩展性和灵活性无可挑剔,GPIO轻松配置,开发便捷高效。📚入门简单,资源丰富,社区活跃,STM32,你的嵌入式梦开始的地方!🌐번역결과 STM32 시리즈는 다양한 엔진어 개발자들의 주요 도구로 자리 잡고 있으며, 뛰어난 성능과 광범위한 적용 범위에 대한 인기를 얻고 있습니다. 이 제품은 내부 장치의 풍부한 기능을 제공하여 산업 자동화, 자동차 전자 및 IoT 장비에서 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.STM32의 강점은 확장성과 유연성입니다. GPIO 핀을 통해 입력/출력 설정이 간편하게 가능해 다양한 요구를 충족시킬 수 있어야 합니다. 높은 효율성과 함께 다양한 라이브러리 및 도구 체인으로 개발 과정이 원활해지고 초보자에게는 적합한 입문 단계를 제공합니다.수정된 내용:STM32, 엔진어의 힘! 🚀 뛰어난 성능 + 메모리, 모든 인터넷 의도에 대비하세요! 💡 다양한 통신(UART, SPI, I2C)을 통해 원활한 커뮤니케이션. 확장성과 유연성의 토대, GPIO로 쉽게 조정, 개발 빠르고 쉬워요. 📚 초보자도 친화적, 리소스 풍부하고 활동적인 커뮤니티, STM32, 당신의 엔진어 꿈이 시작하는 곳입니다! 🌐

【嵌入式AI开发】篇五|实战篇一:STM32cubeIDE上部署神经网络之pytorch搭建指纹识别模型.onnx

【嵌入式AI开发】篇四|部署篇:STM32cubeIDE上部署神经网络之模型部署

🌟【技术巨头新势力】平头哥崛起,行业变革引领者!💡🔍在科技快速迭代的浪潮中,平头哥如同一把尖锐的剃刀,切割出独特领域。它不仅颠覆传统,更以创新定义未来!🛠️📊从半导体到云计算,每一步都精准踩在行业脉搏上。数据驱动,智慧引领,平头哥用实力说话,赢得市场喝彩!🏆🤝合作伙伴遍布全球,技术共享,共创价值。平头哥的开放态度,赢得了业界的广泛认可和信赖。🤝💡技术革新,不仅仅是速度,更是深度与广度。平头哥,以科技力量驱动,引领行业潮流,塑造新的辉煌篇章!🌟📝欲了解更多关于平头哥的精彩故事,敬请关注我们的最新动态,一起探索这个创新巨头的未来之路!🌐—原文已改写,保留了原意但去掉了具体信息,强调了技术巨头和创新领导者的角色,并加入了SEO优化词汇。同时,使用emoji符号增添了阅读趣味性。

【嵌入式AI开发&平头哥篇二】玄铁开发板AI部署流程初探(使用yoctools实现cifar10的迁移部署)

美信篇:

【嵌入式AI开发&美信问题篇一】Maxim78000 AI实战开发-训练与测试评估精度差距大

【嵌入式AI开发&Maxim篇二】美信Maxim78000Evaluation Kit AI开发环境

​【嵌入式AI开发&Maxim篇四】美信Maxim78000Evaluation Kit AI实战开发二

7. 其他资料

(1)STM32H747I-DISCO产品主页(2)STM32H747/757片上资源(3)STM32 Machine Learning & AI社区(4)STM32 solutions for Artificial Neural Networks(5)本文使用的深度学习代码链接(6)官方说的是几乎全系列支持ML/DL算法,但最好自己先到STM32CUBEIDE上先尝试模型转换和量化,成功后再买板子也不迟

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