如何在STM32H4上部署和运行人工智能应用如TensorFlow Lite？

只看该作者 · 2025-2-27 03:04

如何编写和运行AI推理应用？

1万 · 2025-3-11 08:45

要在STM32H4上运行TensorFlow Lite，你首先需要将TensorFlow Lite模型转换为适合嵌入式设备的格式，然后将其集成到STM32的应用程序中。接下来，你可以使用STM32CubeMX配置硬件，并通过HAL库来实现推理。

只看该作者 · 2025-3-11 08:50

STM32H4系列处理器的计算能力可以支持基本的AI推理任务。你需要在STM32环境中安装TensorFlow Lite的库，并确保你的模型已优化为适合低功耗设备的格式。

只看该作者 · 2025-3-11 08:52

对于AI推理应用，可以先在PC上使用TensorFlow进行训练，之后将模型转换为TensorFlow Lite格式，然后将该模型烧录到STM32H4的闪存中，最后编写C代码来执行推理。

1万 · 2025-3-11 08:54

在STM32H4上部署TensorFlow Lite应用时，记得使用合适的优化工具，比如量化和剪枝，这样可以大大减少模型的大小和计算资源消耗，确保应用能在资源有限的嵌入式平台上顺利运行。

1万 · 2025-3-11 08:56

我建议你先在PC上进行TensorFlow Lite模型的训练和转换。完成后，可以将转换好的模型加载到STM32H4的存储中，并通过相应的接口加载模型进行推理。

只看该作者 · 2025-3-11 08:58

要运行TensorFlow Lite，你可以使用STM32的硬件加速功能（比如FPU和DSP），来提高推理的效率。同时，不要忘了在STM32CubeMX中配置好必要的外设，比如串口或显示接口，来展示推理结果。

只看该作者 · 2025-3-11 09:01

我以前做过类似的项目，首先在PC上用TensorFlow进行模型训练，然后通过TensorFlow Lite转换工具将其转化为适合嵌入式设备的小型模型，最后集成到STM32应用中。

只看该作者 · 2025-3-11 09:03

运行AI推理应用时，不同的STM32H4开发板可能有不同的存储和计算资源，确保你选择的模型是经过优化和量化的，以便充分利用硬件资源。

1万 · 2025-3-11 09:04

在开发AI推理应用时，STM32H4上的有限内存可能是个挑战。你可以尝试将模型进行量化，并考虑分块加载推理数据，以减少内存占用。

只看该作者 · 2025-3-11 09:06

部署TensorFlow Lite应用时，别忘了使用ST的硬件加速库，比如CMSIS-NN，它可以帮助加速神经网络运算，特别是在使用低精度计算时，性能提升明显。

只看该作者 · 2025-3-23 01:27

在STM32H4系列微控制器？现在有这种芯片吗？

只看该作者 · 2025-3-23 02:15

我觉得一般H7上部署和运行人工智能应用是可行的，因为STM32H7基于Cortex-M7内核，支持DSP指令集和浮点运算，适合运行轻量级机器学习模型

只看该作者 · 2025-3-23 03:28

X-CUBE-AI是ST官方提供的工具，用于将AI模型转换为STM32优化的代码。这是必要的

只看该作者 · 2025-3-23 04:13

使用TensorFlow或Keras训练一个轻量级模型。训练完事儿之后再写入MCU中就行了啊

只看该作者 · 2025-3-23 05:38

建议啊，为了减少模型大小和计算量，建议对模型进行量化（如8位整数量化）

只看该作者 · 2025-3-23 06:31

使用STM32CubeIDE的调试功能，检查模型推理的输出。这样一般就可以了

只看该作者 · 2025-3-23 07:44

感觉H4好像ST还没出来吧

只看该作者 · 2025-3-23 08:32

我建议用H7系列的比较合适

只看该作者 · 2025-3-23 09:47

MCU跑AI推理不建议啊，很吃资源而且效果还不一定很好