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STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例

STM32CubeMX使用教程

使用cube工具生成一个简单的C语言神经网络代码库

  • 网络框架：Keras

  • 模型功能：Mnist手写数字识别

  • 最终实现：部署到自己设计的comet图像处理模块

操作步骤：

1. 打开cube，点击新建工程，使能左栏中的AI功能选项。

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第1张图片

2. 选择模型框架，压缩倍数，以及训练好的网络文件，点击analyze。即可生成模型参数、预估模型所占用得flash大小、以及运行时所需占用得ram空间等参数。

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第2张图片

3. 选择合适的主控芯片进入配置页面。先配置时钟树。

先使能RCC

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第3张图片

然后配置时钟树
STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第4张图片

4. 进入配置主界面，添加AI模型（Additional Software ）

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第5张图片

Application有三个选择：

  • Validation是生成验证程序，将生成的程序下载到目标板，通过串口连接电脑上位机即可验证。
  • System Performance是在正常使用神经网络时选择，可以评估模型性能。
  • Application Template是生成一些模型的api,调用和训练网络都可找到对应的api。
5. 点击工具栏左侧最后一项additional software

STM32CubeMX使用教程 cubeai使用实例_第6张图片

添加神经网络，分析网络模型。

6.验证
7.移植

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