写的教程反响平平，可能是晦涩难懂，那就直接上代码（极度粗糙的demo）。
  接上次的软硬件环境，我采用的STemwin（本来想用littlevgl）自带bmp显示（详细代码可参考某某莱教程）。先看看生成的一些代码。
' `# {7 p( `' H- e. m. k
                GUI_Init();
- t* ?5 x! }- @6 v' D" `' B2 y0 q                GUI_SetBkColor(GUI_BLUE_98);
0 b, x( P) l4 \5 s! F6 V  C                GUI_Clear();
' P5 T+ M5 ?! U+ w! }       
                GUI_DispStringHCenterAt( GUI_GetVersionString() , GUI_GetScreenSizeX()/2, GUI_GetScreenSizeY()/2);
" \' y4 _! p$ @; L" D                SDRes=f_mount(&SDFatFS,(TCHAR*)SDPath,0);
% }0 e& v* @4 v0 d% h) f' W, p5 p                if(SDRes!=FR_OK)
: ]6 l" m0 L) y6 \  @& |9 ~                {
                Error_Handler();
( @& i) H6 B# y9 u) f                }
7 }( g4 w& X) v) A3 r6 s/ B  MX_X_CUBE_AI_Process();
  /* USER CODE END 2 */
  /* Infinite loop */
  /* USER CODE BEGIN WHILE */
) m! ~6 Z2 t7 R3 s! a# Q9 h  while (1)
; M# m3 q3 Y7 i( Q- H# p) K  k  {
    /* USER CODE END WHILE */
                         GUI_Delay(10);
    /* USER CODE BEGIN 3 */
  }
) G6 l* Z/ w' ~3 ^5 }) r) e4 ^! G& K
' q' V( w/ u7 |( c) d简单的主函数。
0 ~: g/ q/ Q0 G

  进入MX_X_CUBE_AI_Process();

" f( _. x, s- L/ J( V- ]
+ @: c4 A- C+ b1 W    ai_buffer ai_input;
    ai_buffer ai_output;
: @" @: \: q5 M2 G9 J% n0 h% T    ai_i32 batch;
6 K$ s  h# }, I; P5 c3 n    char str_tmp[16];
     for(uint8_t i=0; i<10; i++)
            {
: g* w0 k) F; ]- A! `$ O$ m                                                sprintf(str_tmp,"%1d.bmp",i);
                                          _ShowBMPEx(str_tmp);
                                                LCD_ShowBMP(str_tmp);
. ~# T" i2 r+ g; B! S' l$ q                                                for(uint16_t i=0; i<AI_LENET_IN_1_SIZE ; i++ )
                                                {
( j& m0 q) Q5 G0 Z7 V1 i                                                                in_data[i] = *bmpBuffPtr++;
                                                }
                                                ai_input.n_batches  = 1;
! O( q1 L" [* ~) s1 _' s% _                                                ai_input.data = AI_HANDLE_PTR(in_data);
                                                ai_output.n_batches = 1;
. g+ V# X' {1 c                                                ai_output.data = AI_HANDLE_PTR(out_data);
                                                batch = ai_lenet_run(handel, &ai_input, &ai_output);
; o% B3 \0 Z$ u, b" Y1 ~% F" O1 h8 ^                                                if (batch != 1)
                                                {
8 \, t8 T0 A( @; e& j* k                                                                err = ai_lenet_get_error(handel);
# J  M0 e% f; z, Y3 h5 v9 `                                                                if( err.code )
                                                                {
% I/ E6 k/ c- V, s& v1 G                                                                                while(1);
                                                                }
! t1 K& v$ P8 c3 v# _                                                }
& H; y; u- |4 `1 }                                         uint8_t count=0;
                                         for(uint8_t i=0; i<AI_MNETWORK_OUT_1_SIZE; i++)
) l' u  w5 H8 u9 \. N2 {- }2 g                                                {
. ~" j$ b& w: g$ \/ R- v; R3 G! f                                                  if( out_data[i] >=0.9f)
                                                                {
                                                                         sprintf(str_tmp,"Num:%d",i);
                                                                         GUI_SetFont(GUI_FONT_32B_ASCII);
                                                                  GUI_DispStringAt(str_tmp,200,0);
. W) @& }- z+ e9 C, }9 a* A7 Q                                                                         GUI_SetFont(GUI_FONT_16B_ASCII);
                                                                         count++;
# s. i& l- B% q' b! C" t4 x                                                                }
- x* c) ~, s; P1 H  _                                                }
      if(count!=1)
' ^: [  g' O, p9 i% ?6 Q( I: b                                                {
                                                        GUI_SetFont(GUI_FONT_32B_ASCII);
                                                        GUI_DispStringAt("err",200,0);
# O7 ?$ x8 L5 ^% D9 v. C8 _                                                        GUI_SetFont(GUI_FONT_16B_ASCII);
                                                }
* j- g# [& d1 @                                                free(bmpBuffPtr);
                                                HAL_Delay(2000);
8 h+ Q6 ~) t  `# K                                        }

      熟悉STemwin的大佬肯定知道我在干嘛，不断的读取SD卡中的bmp文件，然后显示，并且通过ai_lenet_run函数得到识别结果，输出是static ai_float out_data[AI_MNETWORK_OUT_1_SIZE]; 0-9有十个识别结果，这个向量大小是十。调试程序时，输出不像是我在PC ubuntu caffe环境中的输出结果，PC上主要是以softmax得到每个类别的置信度，所以PC上向量肯定全部都有值，置信度最高即为模型结果。在MCU上，输出结果只有零和一。让我很奇怪，既然是ai_float 型 何必不输出 所有的置信度。后面我将继续挖掘。

; @; t. m0 T9 F( R       流程介绍完毕，下面说一说cubeAI的主要函数。
       ai_lenet_create(&handel, NULL);
      ai_lenet_get_info(handel, &report);
- C( |2 T+ ?9 Q! P0 C          ai_network_params params = {
                                                          AI_LENET_DATA_WEIGHTS(ai_lenet_data_weights_get()),    //权重的获取
/ y1 j4 M; O8 u/ [4 N2 C                                                        AI_LENET_DATA_ACTIVATIONS(activations)     // 激活函数
                                                };
          ai_lenet_init(handel, &params);  //lenet的初始化，估计是申请内存什么的，写flash。
                                                                         err = ai_lenet_get_error(handel);
5 s$ u' \& i  j" _2 ^+ K& G/ i
         batch = ai_lenet_run(handel, &ai_input, &ai_output); //图片输入以及处理完毕的输出，1batch批
8 h/ z+ B) R; A" ?# q
- z0 H3 ?% v! F7 x
& h( @2 G5 @2 K0 h/ O4 Z         总的来说比较简单的demo，其实也可以做复杂一点，先手写然后STemwin存bmp图片，然后利用加权平均得到BMP颜色数据的灰度，输入到lenet，dedaojieguo。效果会比较酷炫。
4 i. E0 l! X# L- M. Z( \  G( z        这模型被压缩很厉害，能有这样的结果以及不错了，最后祝贺一下ST，半导体前15！  期待MP1，玩玩不用压缩的AI。
  \1 _8 |" S7 m# m8 I. ~9 h  ~        附件：工程源码。

! k$ T3 v. J: n" G" {

兄弟，您这个代码运行最后的准确率能达到多少？我今天试了一下，10个数有9个识别错误的。

支持下

strang 发表于 2019-5-18 09:02
支持下

谢谢支持

支持支持

支持下         

加油楼主，我也在研究这个CUBE AI，进度没有你快

学习学习!