STMCU-管管
回答时间：2024-9-24 08:47
macOS的安全性和隐私设置可能会阻止ST-Link Server正常工作。请检查系统偏好设置中的安全性与隐私，确保STM32CubeIDE和ST-Link Server有权限执行。
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回答时间：前天 16:36
在I2C通信中，通常使用7位或10位地址来标识设备，而MemAddress通常是8位或16位，这取决于设备的规格。如果需要处理超过16位的MemAddress，这通常意味着需要使用I2C扩展模式，或者通过多次读写操作来实现。
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回答时间：前天 16:35
你已经将I2C5的时钟源设置为CLK_I2C5_HSI。确保这个时钟源已经被正确配置，并且I2C5的时钟频率符合PMIC的要求。STM32MP系列的I2C时钟频率通常设置为400kHz
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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。
