适用于STM32的免费AI模型优化器 STM32Cube.AI可用来在任意STM32微控制器上,对采用最流行AI框架训练的神经网络模型进行优化和部署。 该工具可通过STM32CubeMX环境中的图形界面以及通过命令行来使用。该工具现在也可以通过意法半导体边缘AI开发者云在线使用。
Application Template工程:允许构建应用程序的空模板项目,包括多网络支持。 之后左边栏中的Software Packs点开,选择其中的X-CUBE-AI,弹出的Mode窗口中两个复选框都打勾,Configuration窗口中,点开network选项卡。 选择刚刚配...
For STM32 MCUs, supports all the X-CUBE-AI features, such as: Native support for various deep learning frameworks such as Keras and TensorFlow™ Lite, and support for all frameworks that can export to the ONNX standard format such as PyTorch™, MATLAB®, and more ...
简而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI扩展包将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化,以支持在嵌入式设备上使用,目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本5.0以上,支持转化的模型有Keras、TFlite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组,而后将这些数组内容解析成模型,和Tensorflow里的...
Cube.AI工具有两个版本:一个是STM32Cube.AI,是原本的PC版本,为STM32准备的AI转换和优化,可以直接在自己的PC上使用;一个是STM32Cube.AI开发云,是最新的线上AI服务器,也就是ST在开发者云上部署好,只要用开发者云,就可以直接用这个工具。 STM32Cube.AI开发云版本,有一个工程师很欢迎的功能,就是它有一个在...
前往了解意法半导体边缘AI套件 进行NN和ML模型性能分析 生成报告,从而详细说明整个网络及其各层的NN内存需求和推理时间。 进行NN和ML模型优化 导入您自己的神经网络模型,选择优化选项,并生成经过优化的C代码。 描述 X-CUBE-AI是STM32Cube.AI生态系统的STM32Cube扩展包部分,能够自动转换预训练人工智能算法(包括神经网络...
运行时环境支持:Cube.AI vsTensorFlowLite 量化支持 图形流与存储布局优化 可重定位的二进制模型支持 运行时环境支持:Cube.AI vsTensorFlow Lite STM32Cube.AI支持两种针对不同应用需求的运行时环境:Cube.AI和TensorFlow Lite。作为默认的运行时环境,Cube.AI是专为STM32高度优化的机器学习库。而TensorFlow Lite for ...
最新的 STM32Cube.AI 版本 6.0 允许开发人员从流行工具导入机器学习模型，例如：Keras TensorFlow Lite ONNX 开发人员甚至可以选择是使用 STM32Cube.AI 运行时环境运行模型，还是使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 运行时。将模型放入嵌入式环境是很容易的部分。 经常困扰嵌入式开发人员的问题是他们的机器学习...
cube.AI准确来说是STM32Cube.AI,它是ST公司的打造的STM32Cube生态体系的扩展包X-CUBE-AI,专用于帮助开发者实现人工智能开发。确切地说,是将基于各种人工智能开发框架训练出来的算法模型,统一转换为c语言支持的源码模型,然后将c模型与STM32的硬件产品结合,实现人工智能模型可直接部署在前端或边缘端设备,实现人工智能...
STM32网络开发AI技术嵌入式设备工具箱振动传感器节点意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)借助STM32系列微控制器的市场领导地位,扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX,增加了先进的人工智能(AI)功能.AI技术使用经过训练的人工神经网络对运动和振动传感器,环境传感器,麦克风和图像传感器的数据信号进行分类,比传统的...