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继续学习_STM32CubeMX 将升级为 STM32CubeMX.AI

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wolfgang 发布时间:2018-4-27 00:21
本帖最后由 wolfgang2015 于 2018-4-27 00:29 编辑

    在2018的峰会间隙,官方播放了一个视频关于CubeMX工具的,这是一个无疑是一个重要信息。未来的ST开发工具可以将人工智能的数据/结果作为数据源潜入到诸位的硬件开发平台上,官方的只找到一个关于CubeMX.AI的pdf文档,言简意赅的只由4页胶片,截图如下:
01.jpg
1、将您预先训练的神经网络依赖框架输入STM32 CUBMEX。
2、STM32优化库自动快速生成代码
3、STM32 CUBMEXX.AI保证了与最先进的深度学习设计框架的互操作性。


02.jpg
现成的深度学习设计框架可用于训练和创建人工神经网络。
keras、Lasagne、TensorFlow 、 caffe/caffe2、N2D2、Theano、CNTK等深度学习框架
常见框架的简洁;

Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

Lasagne是 Theano 中的一个轻量级库.

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。

Caffe/Caffe2,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架,在视频、图像处理方面应用较多。

Theano 基于 Python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于 NumPy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于 GPU 或 CPU。

Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。

03.jpg





04.jpg

越是简单的几幅图背后的信息量和学习两陡然庞大~~~

这将还是不是我曾经认识的单片机呢?




收藏 评论19 发布时间:2018-4-27 00:21

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19个回答
wolfgang 回答时间:2018-4-27 16:46:38
lebment 发表于 2018-4-27 13:51
基于ARM 官方NN库改的?玩这个至少得会个Tensor Flow吧

ARM老大定的方向旗帜,ST没有理由拒绝吧。
至于tf 还是 Caffer 目前 ARM NN都支持
不过,关于ARM NN 相关源代码可以从这里下载来学习学习
http://github.com/ARM-software/armnn.git
ARM NN的整体框架如下:
Arm NN support diagram (002).png

对于Android 的 ARM NN API层次如下:
Arm NN for Android-06.png

针对ST大量的Cortex-M 框架定位如下图:
CMSIS Graphic_flow-05.png

至于CubeMX.AI的功能,应该满足下面这个框架,是下图的一个具体实现罢了
ML platform image - Arm NN roadmap.PNG

wolfgang 回答时间:2018-4-27 10:14:01

为什么呢?
可以预见,从目前这些大数据工具来看,行为识别、图像识别、声音识别这些应用,将给MCU带来应用范围的扩展。不知道对电机控制、电源控制、通讯、工业自动化这些复杂场景,把AI引入小小的单片机能否达到效率呢?

路漫漫其修远兮~~~
g921002 回答时间:2018-4-28 00:23:30
自己一直有在用TF,苦於訓練好的框架怎樣才能給STM32用,現在看來不用自己造輪子了。太棒了。
网络孤客 回答时间:2018-4-27 00:38:10
哇,高大上了
landeng 回答时间:2018-4-27 08:27:32
不明觉厉
_瞬_ 回答时间:2018-4-27 08:34:29
性能进步很快,应用跟不上
板子粉丝 回答时间:2018-4-27 08:39:21
又是一个新方向
myccl 回答时间:2018-4-27 08:40:44
期待
浪花雷雨 回答时间:2018-4-27 08:51:18
厉害了,好资料,等待官方的详细资料
GKoSon 回答时间:2018-4-27 09:18:44
好可怕
Paderboy 回答时间:2018-4-27 10:37:54
路漫漫其修远兮
lebment 回答时间:2018-4-27 13:51:15
基于ARM 官方NN库改的?玩这个至少得会个Tensor Flow吧
define 回答时间:2018-4-27 15:56:45
真是很好的分享
z258121131 回答时间:2018-4-27 17:25:05
不明觉厉
埃斯提爱慕 回答时间:2018-4-27 21:04:59
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