ST的cubeAI是怎么玩？

1万 · 2024-3-4 15:39

需要一个已训练好的神经网络模型，例如使用TensorFlow、Keras、PyTorch等框架训练的模型。

只看该作者 · 2024-3-5 09:34

STM32Cube.AI能够与流行的深度学习库进行互操作，这意味着开发者可以使用这些库训练神经网络模型，并将其部署到STM32微控制器上。

只看该作者 · 2024-3-5 13:49

STM32Cube.AI提供了对ONNX格式的支持，并且对多种运算符实现了优化，增强了工具的功能和适用性。

1万 · 2024-3-5 15:47

访问ST官网（https://www.st.com/en/embedded-software/stm32-cubeai.html），下载并安装适用于您的开发环境的CubeAI工具链。目前，CubeAI支持Keil MDK、IAR EWARM和GCC ARM等开发工具。

只看该作者 · 2024-3-5 21:33

在AI功能选项中，你可以选择模型框架和压缩倍数。压缩倍数会影响生成的模型所占用的flash大小和运行时所需的ram空间。

只看该作者 · 2024-3-7 22:12

它可以帮助用户将已训练好的神经网络模型转换为可以在STM32单片机上运行的C代码。

2万 · 2024-3-11 14:06

在使用STM32Cube.AI时，开发者需要考虑如何在保持高准确率的同时，优化模型的性能和大小，以适应微控制器的计算能力和存储限制。

只看该作者 · 2024-3-12 13:28

阅读CubeAI提供的文档和教程，学习如何使用CubeAI库和API。这些库和API可以帮助您轻松地实现神经网络模型的导入、推理和训练等功能。

只看该作者 · 2024-3-14 07:13

似乎有些例程可以直接使用官方开发板运行。

只看该作者 · 2024-3-14 12:17

将编译好的固件部署到您的STM32微控制器上，并进行实际环境下的测试。根据测试结果调整和优化您的代码和模型。

2万 · 2024-3-15 17:42

STM32Cube.AI可以与TensorFlow Lite、Keras、qKeras或Pytorch等流行深度学习框架协同工作，方便开发者使用熟悉的工具链。

只看该作者 · 2024-3-15 19:52

CubeMX软件已经更新到最新版本，并且安装了CubeAI工具包。你可以在STMicroelectronics的官方网站上找到并下载这些工具。

1万 · 2024-3-16 10:44

STM32Cube.AI提供了一个统一的开发环境，使得开发者可以在同一平台上完成模型的转换、优化和部署。

只看该作者 · 2024-3-16 15:41

ST的Cube.AI是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款用于STM32微控制器的人工智能开发工具包。Cube.AI可以帮助开发者更容易地在其STM32系列MCU上部署预先训练好的机器学习模型，特别是神经网络模型。

只看该作者 · 2024-3-17 13:35

最终将AI模型部署到STM32微控制器上，通过实际采集数据或模拟数据对模型进行测试和验证。

2万 · 2024-3-17 15:59

STM32Cube.AI主要针对的是边缘计算场景，如物联网（IoT）、智能建筑、工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。这些场景通常需要设备在没有连接到云端的情况下，能够独立进行智能决策和数据处理。

只看该作者 · 2024-3-17 20:52

使用CubeAI提供的工具，将训练好的神经网络模型导入到 STM32项目中。这通常涉及到将模型权重、结构和优化参数转换为适用于嵌入式设备的格式。

只看该作者 · 2024-3-18 02:05

启动STM32Cube.AI，然后选择“导入模型”功能，将您的神经网络模型导入到STM32Cube.AI中。根据模型的格式，您可能需要先将模型转换为ONNX格式。

只看该作者 · 2024-3-18 17:23

ST官方网站上找到关于cubeAI开发的详细指南和文档，包括如何使用Cube IDE进行编程、如何连接硬件设备等

只看该作者 · 2024-3-20 15:22

它可以帮助用户将训练好的神经网络模型转换成可以在STM32微控制器上运行的C代码。