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【NanoEdge AI Studio】超乎寻常的探索体验

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北方. 发布时间:2022-9-15 15:53
1NanoEdge AI Studio V3的概述
1.1 首先感谢社区提供的活动【学习有奖】深度学习STM32自动化机器学习工具——NanoEdge AI Studio以及丰富的学习资源,才一步步测了一遍,其实文档不是很好找,毕竟太新鲜。最初是为了评测最新的Seed  WIO AI Lite,可惜不适合,这个再试用阶段的工具只支持以下开发板。
  • Evaluation board:( a7 B  M7 \  E6 z) A
    • STEVAL-STWINKT1B: STWIN SensorTile Wireless Industrial Node development kit5 E2 O. ~9 C) @' [
  • Discovery kits:
    % w+ t) d2 h5 B* f1 N2 r' [" f: V
  • Nucleo boards:3 S5 {) l( C; j6 M$ d. e$ Z6 u
    • NUCLEO-F401RE: STM32 Nucleo-64 development board with STM32F401RE MCU
    • NUCLEO-F411RE: STM32 Nucleo-64 development board with STM32F411RE MCU
    • NUCLEO-G071RB: STM32 Nucleo-64 development board with STM32G071RB MCU
    • NUCLEO-G474RE: STM32 Nucleo-64 development board with STM32G474RE MCU
    • NUCLEO-H743ZI2: STM32 Nucleo-144 development board with STM32H743ZI MCU
    • NUCLEO-L432KC: STM32 Nucleo-32 development board with STM32L432KC MCU
    • NUCLEO-L433RC-P: STM32 Nucleo-64 development board with STM32L433RC MCU
    • NUCLEO-L476RG: STM32 Nucleo-64 development board with STM32L476RG MCU
    • NUCLEO-WB55RG: STM32 Nucleo-64 development board with STM32WB55RG MCU
    • NUCLEO-WL55JC: STM32 Nucleo-64 development board with STM32WL55JCI MCU7 H2 |: S' G4 x- B+ P% M+ z& v; K4 h0 b

" N1 z$ ^: f5 {; x
  这个开发工具解决的是深度学习的痛点,就是数据清洗和数据加载,无论在AI领域的专业水平如何,通过NanoedgeAI Studio,都可以找到最适合嵌入式项目的AI库,并将机器学习功能加入到MCUC代码中。 NanoEdge* AI StudioAI库嵌入一个自动搜索引擎,开发人员只需五步操作,即可基于最少量数据,为自己的项目生成最优机器学习库。创建之后,该库被加载到微控制器中,以便在边缘直接进行训练和推理,从而提高安全性并减少延迟。    这个过程不是说说而已,而是已经做到了。最新的V3支持两种新的功能,支持的支持的两种算法(异常检测和分类)现在有了更多的库的支持。此外,新版本中还对这些算法进行了优化,以提高其在现有用例上的性能。因此,当切换到新的软件版本时,嵌入式开发人员可以体验到更出色的资源管理或更快的执行速度。还增加了简单易用的全新数据记录功能,这个功能目前只针对STWIN SensorTile一种开发板,但是已经看到这个是一个更吸引人的两点。(提醒:本帖多图慎入)( b% O: E* n# H. J* T# _  v
* e4 }% Z  K9 f: e$ q; ~( r$ I
2NanoEdge AI Studio的安装
2.1 安装的过程可以提供商业包和3个月评估包的选择,其中还可以把授权服务器设定为远程的。原来觉得只为了3个月的体验下载,就一直没有下载使用,因为软件的学习曲线还是比较陡峭的,如果不用学习负担太重,但是参与活动并下载使用后,发现易用性过于好了,基本上1天上手。基础是对数据的概念比较熟悉,而且也有现成的数据。
可以首先访问st官网的页面,
NanoAI_00.PNG
首先按照下图的网址进入下载网页,
NanoAI_01.PNG
5 _$ J+ y) Q5 t$ P- r3 A  A
正确填写好数据后提交按钮高亮,就可以提交。并不需要专门注册,这里就提交成功,注册码会发到注册的邮箱。: L$ R% q7 H5 V& F1 [
NanoAI_02.PNG % A# T. X, E. t+ ~) @; Z
随后会跳转到软件下载安装页面,3 @) f4 V; y; h) R* @. s6 l  b( b
NanoAI_03.PNG 3 d0 V& f$ I9 w4 A
选择Windows10的版本下载,同时可以下载软件说明,同时了解以下基本的情况。
NanoAI_04.PNG
: t! _+ N% n/ {0 D& Y
选择下载安装包开始安装,选择安装目录,
5 o5 _7 m) i, |4 m* m& c6 h
NanoAI_06.PNG
3 I7 E7 Y  S. i, Z/ S, g
开始安装,. V2 L5 C) X& H* ?  k( A, Y
NanoAI_07.PNG
' |" T! k: o" U6 }5 h
很快安装成功后
NanoAI_08.PNG
% v+ O5 U- E! w' q$ j5 q5 M4 ^
直接启动程序,
NanoAI_10.PNG
需要选择基本的设置,如工作目录,
NanoAI_09.PNG
3 }" U- k3 a" c9 D6 y; l
这时没有授权码是无法进入的,
NanoAI_12.jpg
从收到的确认邮件中找到授权码
NanoAI_11.PNG   f0 v7 o' s8 Y9 z. ~+ D9 T
输入授权码,就自动识别并显示绿色高亮点,
+ ?- \; i5 X9 {4 ^0 q6 Q
NanoAI_12.PNG 6 T; D+ Q' m5 O
正式进入首页,
" @) m& ]2 q5 R( e8 X4 n- I7 z
NanoAI_13.PNG ! R' J9 }& w9 o6 q
从最右侧的Data logger功能就可以进入到前面提到的新功能,只支持一种开发板
NanoAI_15.1.PNG
" L7 U, `# H6 ?" W0 {. t& |
这个可以支持所有的板载传感器数据采集和记录。
其他的功能可以逐个浏览,
  D: }  e. J3 M% V2 L# K% \7 W
NanoAI_16.PNG
/ g/ V% J; R& j- D! F6 B
包括异常和分类等,
NanoAI_17.PNG # `: t6 R9 }  x4 W
直接在多分类项下启动创建新项目
NanoAI_18.PNG
( Y- F3 M" Y6 H* \9 a
可以从选择的开发板中滚动选择适合的,
NanoAI_20.PNG + M, N( l% b, n: p) R
目前还没有支持的显示为阴影,无法选中; {. j$ c8 D7 L' x* F+ Q
NanoAI_19.PNG + \& n7 E% H9 u) q. T' r
最终选择最常见的Nucleo-L479/ P+ ^# }- ^6 E9 M" `) N4 j, V
NanoAI_20.PNG - a! n2 H% T; v) j
随后提示如何输入数据,需要建议的格式,可以用逗号等分隔符,用文本的方式导入
NanoAI_21.PNG
# ]+ z4 C* g) z& s, ]
这里还提供了多种选择,包括用data logger的DAT文件,以及直接从USB口进行数据采样
' Y" F0 A6 h/ _& H
4 V$ V3 Y* p8 e+ I
NanoAI_22.PNG
/ l/ i8 F6 c: Z3 k' Y; r4 n
这里用带电子表格造一些数据,导出为csv格式
NanoAI_23.PNG   @1 ]  i% l& r- ], D1 C/ X& M/ Z
直接导入xls表格,因为格式识别不正确,无法提取数据
8 _& p; i! V. m5 e: k2 Z. Y
NanoAI_24.PNG
& H4 `2 Q; F5 z/ f- H
转换成csv就可以预览前20行的数据
NanoAI_25.PNG , y' v+ }. b; }, ]! C0 m
数据导入后,进行初步的分析,并用图形化,这个是用了傅里叶变换的FFT方法求方差和频谱,
. J1 ^+ H& w# q# \: ?5 O
NanoAI_26.PNG . L3 R5 `/ t: x5 F1 H+ ~# s5 h
可以进一步分析,这个是查重,筛选数据有效性的4 d9 q8 y1 I8 F2 ~0 W1 t/ U  K
NanoAI_27.PNG
# i$ l5 h) L$ h+ v0 C
选择输出目录和文件名,把格式化的数据存在本地供后续使用* K9 f1 o0 @. ~- m# {9 K5 Y
NanoAI_28.PNG ) L5 y1 G( A* y" r2 V# R1 A/ C2 A
对应数据分析而已,一个是训练集,一个是验证集,因此需要2个数据源,这里也是按照这个来区分的,更多的数据源,也可以,可以自动分类4 w% t" V9 i7 I: @
NanoAI_29.PNG
; O" a5 h* \  ~: e' A
这样就显示了两个数据源的显示,( v+ V3 p' k2 y- r7 m
NanoAI_30.PNG
$ G$ a4 D- y2 A) g6 `
随后需要进行第三步benchmark的测试,取得基准值
! R1 x# W  y$ ^3 F; A, p
NanoAI_31.PNG
/ t( J- k1 G' r/ f3 n6 J
这个过程是依赖桌面机进行的训练,花费的时间长,巨大的数据需要更强大的计算能力,可以要算数十个小时,
' H8 X0 A. }" H0 G8 h
NanoAI_32.PNG 4 i: R% U& D1 ~6 r+ s
可以看到动态迭代的情况,因为这个数据简单,可以看到很快就收敛,精度100%,真正的数据是按照一个反函数的曲线,并且有波动。这个过程是巨大的计算机资源消耗过程,而且这个过程非常需要经验。
因此,这个过程挑战巨大,AI攻城狮往往自称炼金师,及时说这个过程有很多玄学的地方,经验和运气同样重要。
没有这个工具,就需要手动炼金,现在这个软件,实现了数据导入和训练的自动化,和可视化,这部分就是这个软件最核心和有价值的部分。
% L0 R! C( c* w+ r- Z  c0 w" y
NanoAI_33.PNG
2 g( P  p4 c0 _# k+ m& ]
本例中有限的数据也提供了半个小时的时间,现在全部完成了
# I$ o9 u2 v; }) `
NanoAI_34.PNG
( ]* G3 f4 i: {  o5 _: x# r
下一步是模拟的过程,这个也是一个亮点
NanoAI_35.PNG
,在反复的调试过程中,都加载到硬件中,基于失效数据和失效模型的测试和硬件问题混在一起,更能难调试。而这个功能,假定在虚拟机上执行,极大提高了深度学习软件的开发效率。
在这个过程中,因为无法访问远程服务器的认证和授权,不能生产库文件。这个页面就是提示操作方法,把关键的数据,这时json格式的,复制下来,
NanoAI_35.PNG
然后粘贴在验证网站上的对应位置,云端计算结果,并生产zip格式的库文件。
NanoAI_36.PNG
, ~+ y% i/ e, E0 r) U
比较可惜的是我所用的计算机在防火墙保护下很多端口是封闭的,所以不能随意访问未授权的远端服务器,所以,远程服务器无法访问并验证我的本地授权码,提示搞不成。这个过程虽然不够完美,但是,也用故障的方式,提醒大家注意网络安全,使用正版软件,如果能够提供效能提高和安全保证,这样的人工智能开发使用费应该是有所值的。
# U/ }/ e) G  N  W
NanoAI_38.1.PNG
如果购买了授权码,再配置页面,需要选择合适的代理服务器,这里也提供了IP地址

+ i* N1 B9 F0 H; R( l; W8 ~
最后一步就是部署阶段
NanoAI_39.PNG 4 J! x. N: q3 U0 ]! L7 r; S
这里选择适合的库模型,生成模型,并下载后嵌入到程序代码中,这里分为演示用,调试用和生产用,代码需要正确地授权,才能使用,应该不同阶段的价格差别很大的。
NanoAI_40.PNG
, Y8 S. P7 u+ {0 V
部署的过程提供了一个简易的hello范例代码8 y; O0 D- Q2 @4 }
NanoAI_41.PNG
; J# T: ~3 |$ l: O
这样就形成了完整的开发链条。
3 小结
   整个使用过程顺畅,结果完美。
   需要了解的是这个过程并不是想象中的简单,只是通过NanoEdge AI Studio实现了一个超乎寻常的探索体验,发现了完全没有想到的优秀。这样,可以跳过硬件部署和开发过程,直接进行自有模型的生产,反复测试。
   在完成了WIO AI Lite的评测后,找一个在可用范围内的开发板,完整实现从开发,数据调试到应用部署的过程,在3个月的有效期捏完成,应该是一个非常丝滑的体验。本次评测完毕。
  Y- j: c' |' m& d

' `  s  Q" F7 o7 u5 Y* o/ Y
' r5 c6 K+ l" m$ {

. N5 P! D3 o4 b* f  i
" H& i6 K! ~# z+ N+ |, F
5 Z: W7 F5 w; F" F) j/ t
  @' _5 W6 U7 t9 V  V

- I) s. C9 D1 _7 t2 C
7 ]- V, m. w6 J$ ]
NanoAI_37.PNG
收藏 1 评论2 发布时间:2022-9-15 15:53

举报

2个回答
STMCU-管管 回答时间:2022-9-16 09:35:54
相当详细) H. r$ H- {" ^
onebyte 回答时间:2022-11-4 09:56:33
厉害
) j: i. U( G8 t/ F

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