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(包括神经网络和经典机器学习模型),并将生成的优化库集成到用用户项目中,以此来扩展STM32CubeMX功能。在STM32CubeMX工具(版本5.4或更新的版本)进行下载即可使用,如面向人工智能(AI) (UM...
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...
static ai_float in_data[AI_NETWORK_IN_1_SIZE]; //这里记得修改为自己的类型,以及长度选择SIZE,不要是byte AI_ALIGNED(32) static ai_float out_data[AI_NETWORK_OUT_1_SIZE]; //这里也是改为size ai_buffer *ai_input; ai_buffer *ai_output; ai_handle network = AI_HANDLE_NULL; ai_error err...
X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新 在最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0中,我们进行了三大更新。 支持入门级STM32 MCU 为了让您的边缘设备在各个层面都支持AI,我们使X-CUBE-AI v7.1.0实现了对STM32 Arm® Cortex®-M0和Arm® Cortex®-M0+的全面支持。从现在起,用户可以将神经网络带至最小的STM32微控制器...
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。 选择刚刚配置的串口作为调试用。
Go the the ST Edge AI Suite 概要 X-CUBE-AIは、STM32Cube拡張パッケージとして提供される組込みAI開発用ソフトウェア・ツールです。学習済みニューラル・ネットワークの生成および自動変換を行い、STM32マイクロコントローラ(マイコン)に最適化されたライブラリをユーザのプロジェク...
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...
STM32Cube.AI原生支援各种深度学习框架,如Keras、TensorFlow™ Lite、ConvNetJs,并支援可导出为ONNX标准格式的所有框架,如PyTorch™、Microsoft® Cognitive Toolkit、MATLAB®等。 此外,STM32Cube.AI更支援来自广泛机器学习开源库Scikit-Learn的标准机器学习演算法,如Isolation Forest、Support Vector Machine (SVM)...
STM32Cube.AI可幫助具有先備經驗的用戶,運用TensorFlow Lite、Keras、qKeras或Pytorch等框架創建和訓練深度學習神經網絡模型。STM32Cube.AI允許用戶將預先訓練的工神經網絡轉化為可在STM32微控制器上運行的優化代碼。 獲取軟體 X-CUBE-AI - STM32CubeMX的AI擴展包 - 意法半導體STMicroelectronics ...
Cube.AI不仅仅是一个转换工具,它里面有非常多、非常好的优化功能,能够让代码量非常小,使其能够更优化的部署在STM32上。据丁晓磊介绍,Cube.AI,能够支持所有主流的AI框架,比如TensorFlowLite、Carrots、Pytorch、ONNX等,还有一些Machine Learning算法。 Cube.AI工具有两个版本:一个是STM32Cube.AI,是原本的PC版本,为...