STM32N6-AI 生态系统如何支持 Keras、TensorFlow™等主流 AI 框架模型

发表于 2025-10-21 13:33

STM32N6-AI 生态系统如何支持Keras、TensorFlow™等主流 AI 框架模型

发表于 2025-10-29 07:24

我看 ST 现在主推的还是通过 STM32Cube.AI 工具链，把 Keras 或 TensorFlow Lite 模型转成 C 代码，直接在 N6 的硬件加速器上跑。转换过程挺顺的，关键是模型得先量化。

发表于 2025-10-29 07:25

我试过在 STM32N6 上部署一个 Keras CNN 模型，先用 TensorFlow Lite 转成 .tflite 文件，再用 Cube.AI Importer 导入。只要层结构是支持的，就能直接跑，算力也不错。

发表于 2025-10-29 07:26

听说 N6 自带 NPU，兼容性比之前的 H7、U5 好很多，尤其是卷积层和激活函数种类更全，复杂模型几乎不用手动改结构。

发表于 2025-10-29 07:27

有个坑要注意：如果模型里用了自定义层或者 Lambda 层，Cube.AI 可能识别不了。建议导出前先把模型简化成标准层，或者用 tf.keras.layers 替代。

发表于 2025-10-29 07:28

我怀疑 ST 后面会直接支持 ONNX，因为现在很多 PyTorch 模型都走那条路线，到时候兼容性应该更好。

发表于 2025-10-29 07:29

其实官方的 STM32 Model Zoo 已经有一些例子，比如图像分类、目标检测，都能直接跑在 N6 上，用来测试挺方便的。

发表于 2025-10-29 07:30

你可以在 STM32Cube.AI Developer Cloud 上试下在线转换功能，不用装工具，上传 Keras 模型就能看到内存占用和推理时间，非常直观。

发表于 2025-10-29 07:31

我建议在量化时用 QAT（量化感知训练），否则直接 PTQ 转换后精度掉得挺明显的，尤其是 float32 转 int8 的时候。

发表于 2025-10-29 07:32

N6 的 NPU 支持混合精度计算，所以可以只量化权重不量化激活值，这样既节省资源又保持精度，这点比前几代进步大。

发表于 2025-10-29 07:32

我感觉 ST 这次是真打算把 AI 当重点方向了，不仅 Cube.AI 升级频繁，还开放了 X-CUBE-AI Studio，可以自己跑性能评估，挺有诚意的。

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