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STM32部署机器学习算法硬件至少要使用哪个系列的芯片？

STM32F4 STM32CubeMX 智慧城市 STM32Cube.AI

wqndyd 回答时间：2024-10-17 11:13

好的我先试一下

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关于GPIO

STM32G0 STM32CubeAI

大杨回答时间：2024-10-9 18:39

谢谢，是乌龙了。没注意下拉的滑动条

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带浮点运算功能的小尺寸MCU

计量工业设备功能安全 QFN封装 STM32CubeAI

butterflyspring 回答时间：2024-9-29 17:22

大概看了一下，主要是M4内核的居多。

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stm32h750 cube ai 卡ai_network_create_and_init了

STM32H7 STM32CubeMX STM32Cube.AI

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对于个人用户NanoEdge AI Studio免费版是不是只支持STM32官方的开发板，不支持自己画的板，哪怕是使用STM32的主控？

AI人工智能 NanoEdge AI

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X-CUBE-A在Validation on target时报错E200（validationerror）

STM32H7 STM32CubeMX STM32CubeAI

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STM32H750VBT6在板上运行验证程序时出现以下错误。

STM32H7 STM32CubeMX STM32Cube.AI

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2024 STM32巡回研讨成都站打卡分享

线下活动 STM32全国研讨会开发板 STM32Cube.AI

STMCU-管管回答时间：2024-9-6 08:21

感谢分享

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CubeAI如何加载caffe模型

STM32F4 STM32CubeMX STM32CubeAI

STMCU-管管回答时间：2024-9-3 16:04

以下是将 Caffe 模型转换为其他格式的一般步骤：使用 Caffe 转换工具：Caffe 提供了一些工具来将模型转换为其他格式。例如，你可以使用 caffe2onnx 工具将 Caffe 模型转换为 ONNX 格式，然后再将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 或 PyTorch 格式。转换为 ONNX 格式：首先，确保你有 Caffe 的 Python 接口安装在你的系统中。使用 caffe2onnx 转换工具，你可以将 .prototxt 和 .caffemodel 文件转换为 ONNX 格式。命令可能类似于：bash python -m caffe2onnx.convert --proto_file namexxx.prototxt --model_file namexxx.caffemodel --output_name namexxx.onnx 将 ONNX 转换为 TensorFlow 或 PyTorch：使用 ONNX 工具，如 onnx-tf 或 onnx-pytorch，将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 或 PyTorch 格式。TensorFlow 转换示例：bash python -m onnx_tf.backend_rep --onnx-model namexxx.onnx --output_model namexxx.pb PyTorch 转换示例：bash python -m onnx2pytorch namexxx.onnx namexxx.pth 加载转换后的模型：一旦你有了 TensorFlow 或 PyTorch 格式的模型，你就可以在 CubeAI 中加载它。请注意，转换过程可能会有一些复杂性，因为不同的模型架构和层可能需要特定的处理。此外，转换后的模型可能需要一些微调才能在新的环境中达到最佳性能。

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X-CUBE-AI用官方模型进行压缩时，编解码器无法解码位置8中的字节

STM32CubeMX STM32CubeAI

Glenxu 回答时间：2024-8-28 15:22

什么：位置8 ？那是乱翻译的，是中间有U8的代码

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生成TFLITE格式的模型加载到STM32F407IGT6,运行模型报错如下：AI ai_network_run error - type=16 code=16

STM32Cube.AI

xmshao 回答时间：2024-8-7 11:50

呵呵~！解决就好~！

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用X-CUBE-AI移植TFlite模型库出现Undefined symbol的问题，求解

STM32CubeAI

ytwo 回答时间：2024-8-18 17:43

这个是不是自定义函数？

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STM32mp135可以训练AI吗

AI人工智能 STM32MP1

Xar- 回答时间：2024-7-12 16:31

您好： 1.首先回答标题的问题，STM32MPU（包括MP1x/2x）都专注于AI推理，即在您的x86即以上的平台上进行模型训练，经过模型优化转换等转成STM32MPU推荐的模型，再使用ST的AI生态工具将此模型部署到MPU上。不支持训练。 2.stm32mp13x系列可以跑AI，但不推荐。更多AI相关资料请参考：Category:X-LINUX-AI expansion package - stm32mpu (stmicroelectronics.cn)

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