原標題：如何在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型

在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型

STM32系列微控制器（MCU）由意法半導體（STMicroelectronics）生產(chǎn)，廣泛應用于嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備。STM32 MCU 以其高性能、低功耗和豐富的外設而著稱，非常適合嵌入式機器學習應用。本文將詳細介紹如何在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型，包括主控芯片型號、模型的設計和實現(xiàn)步驟。

STM32 微控制器型號及其在設計中的作用

STM32系列微控制器主要分為以下幾種型號，每種型號根據(jù)其應用場景和性能需求具有不同的特點：

1. STM32F0系列：低成本、低功耗，適用于簡單的控制任務。

2. STM32F1系列：具有中等性能和豐富的外設，廣泛應用于工業(yè)和消費類產(chǎn)品。

3. STM32F2系列：高性能、低功耗，適用于需要高計算能力的嵌入式應用。

4. STM32F3系列：集成了高精度模擬外設，適合信號處理應用。

5. STM32F4系列：高性能、高速外設，適用于需要復雜計算的應用。

6. STM32F7系列：最高性能，適合圖像處理、多媒體等高計算需求的應用。

7. STM32H7系列：提供了更高的計算能力和更高的集成度。

8. STM32L0/L1/L4/L5系列：超低功耗系列，適用于電池供電和能量收集的設備。

9. STM32G0/G4系列：高效能和低功耗的結合，適用于新興的應用領域。

在本文中，我們將使用STM32F4系列的STM32F407VG作為示例，它具有較高的性能和豐富的外設，非常適合運行簡單的機器學習模型。

準備工作

在開始之前，需要準備以下硬件和軟件：

1. 硬件：

• STM32F407VG開發(fā)板（如STM32F4Discovery）

• USB調試接口（ST-LINK/V2）

• 電源適配器

2. 軟件：

• STM32CubeMX：用于配置和生成STM32初始化代碼

• STM32CubeIDE：集成開發(fā)環(huán)境（IDE）

• TensorFlow Lite for Microcontrollers：用于部署機器學習模型

• Python：用于編寫和訓練機器學習模型

設計步驟

1. 訓練“Hello World”模型：

• 使用Python和TensorFlow庫訓練一個簡單的機器學習模型，該模型輸出“Hello World”。

2. 轉換模型為TensorFlow Lite格式：

• 將訓練好的模型轉換為TensorFlow Lite格式，以便在嵌入式設備上運行。

3. 生成STM32初始化代碼：

• 使用STM32CubeMX配置STM32F407VG的外設并生成初始化代碼。

4. 移植TensorFlow Lite for Microcontrollers：

• 將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫移植到STM32F407VG開發(fā)板上，并集成“Hello World”模型。

5. 編寫主程序：

• 編寫STM32主程序，實現(xiàn)模型推理功能，并通過串口輸出結果。

詳細實現(xiàn)步驟

1. 訓練“Hello World”模型

首先，使用Python和TensorFlow庫訓練一個簡單的“Hello World”模型。以下是訓練代碼的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
# 生成訓練數(shù)據(jù)
x_train = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32)
y_train = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19], dtype=np.float32)
# 創(chuàng)建簡單的線性模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=500)
# 保存模型
model.save("hello_world_model.h5")

訓練完成后，使用以下代碼將模型轉換為TensorFlow Lite格式：

import tensorflow as tf
# 加載模型
model = tf.keras.models.load_model("hello_world_model.h5")
# 轉換為TensorFlow Lite模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
# 保存TFLite模型
with open("hello_world_model.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model)

2. 生成STM32初始化代碼

使用STM32CubeMX配置STM32F407VG的外設，并生成初始化代碼。具體步驟如下：

1. 打開STM32CubeMX，選擇STM32F407VG微控制器。

2. 配置時鐘樹，確保系統(tǒng)時鐘正確設置。

3. 配置USART外設，用于串口通信。

4. 啟用FreeRTOS（可選），以實現(xiàn)更好的任務管理。

5. 生成代碼，并使用STM32CubeIDE打開生成的項目。

3. 移植TensorFlow Lite for Microcontrollers

將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫移植到STM32F407VG開發(fā)板上。具體步驟如下：

1. 從TensorFlow官方GitHub下載TensorFlow Lite for Microcontrollers源代碼。

2. 將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫添加到STM32CubeIDE項目中。

3. 修改項目配置文件，確保編譯器能夠找到TensorFlow Lite for Microcontrollers庫。

4. 編寫主程序

編寫STM32主程序，實現(xiàn)模型推理功能，并通過串口輸出結果。以下是主程序的示例代碼：

#include "main.h"
#include "usart.h"
#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/simple_memory_allocator.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
// 定義模型和輸入輸出緩沖區(qū)
const uint8_t hello_world_model[] = { /* 此處放置模型的二進制數(shù)據(jù) */ };
const int kTensorArenaSize = 2 * 1024;
uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
int main(void)
{
// 初始化HAL庫
HAL_Init();
// 配置系統(tǒng)時鐘
SystemClock_Config();
// 初始化USART
MX_USART2_UART_Init();
// 定義TensorFlow Lite相關變量
static tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
tflite::ErrorReporter* error_reporter = μ_error_reporter;
const tflite::Model* model = tflite::GetModel(hello_world_model);
static tflite::MicroMutableOpResolver<1> 
micro_op_resolver(error_reporter);
micro_op_resolver.AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator_FULLY_CONNECTED,
tflite::ops::micro::Register_FULLY_CONNECTED());
static tflite::MicroInterpreter interpreter(
model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize, 
error_reporter);
interpreter.AllocateTensors();
// 獲取輸入和輸出張量
TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
// 設置輸入數(shù)據(jù)
input->data.f[0] = 1.0f;
// 執(zhí)行推理
interpreter.Invoke();
// 獲取輸出結果
float y = output->data.f[0];
// 通過串口輸出結果
char buffer[50];
snprintf(buffer, sizeof(buffer), "Hello World Output: %f
", y);
HAL_UART_Transmit(&huart2, (uint8_t*)buffer, strlen(buffer), 
HAL_MAX_DELAY);
// 無限循環(huán)
while (1)
{
}
}

5. 編譯并運行

在STM32CubeIDE中編譯項目，并將程序燒錄到STM32F407VG開發(fā)板上。通過串口監(jiān)視器查看輸出結果，驗證模型是否正常工作。

總結

本文詳細介紹了如何在STM32F407VG微控制器上運行一個簡單的“Hello World”機器學習模型。通過配置STM32外設、移植TensorFlow Lite for Microcontrollers庫、編寫主程序并實現(xiàn)模型推理，我們成功地在嵌入式平臺上運行了機器學習模型。這一過程展示了STM32微控制器在嵌入式機器學習應用中的強大能力和廣泛適用性。未來，隨著嵌入式AI技術的發(fā)展，我們可以期待更多更復雜的機器學習應用在STM32微控制器上實現(xiàn)。