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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:6 L- B8 R; F! d. Q( F! Z, v! @
    • STEVAL-STWINKT1B: STWIN SensorTile Wireless Industrial Node development kit
      , c4 p( Y; W# ~# U3 Z. \4 d. |
  • Discovery kits:# J" G% d1 f- J5 m
  • Nucleo boards:
    * h) |6 c9 Y4 I4 p+ a, {- c3 b
    • 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 MCU) [7 }' \  ]6 b( N
( \. f6 |5 K, K$ q& D1 p
  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)
6 \# ]3 [+ m$ R9 A& W

5 e6 ?* c' R+ \' G( ^0 T& |
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
; v6 x. i" z/ W( M
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。
' g3 V- S0 N, {* r2 O
NanoAI_02.PNG 6 h8 [/ D! f+ ~2 J3 l$ ?! w0 ^
随后会跳转到软件下载安装页面,/ t) \. M7 T' r# u/ `( V  o
NanoAI_03.PNG
5 D0 V' J  ^; _- V0 B# Z8 ~- P3 n
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
1 F4 D0 S  ?6 o- s
选择下载安装包开始安装,选择安装目录,+ o1 `( ]  X7 l; `* c6 p
NanoAI_06.PNG ( [! p* x* m2 m2 @* @' |
开始安装,* G' g) H5 E# w
NanoAI_07.PNG : c0 c$ w/ Y* p; L2 s& J
很快安装成功后
NanoAI_08.PNG 2 A& b7 m- V9 _
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
; b" O" ~+ I/ U
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 ' h2 g* d: r3 }7 b
输入授权码,就自动识别并显示绿色高亮点,5 C* a+ j( _2 H, a2 R/ r2 r
NanoAI_12.PNG
8 b6 Q2 B2 M" U) [
正式进入首页,: R; g* R/ A; E! q& m3 w0 J# y( I5 c
NanoAI_13.PNG
4 h- ~+ h; f) t; h
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 6 Z. ]. Q; b  A2 D( I: t2 S4 Q
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,
6 b. z& v- k. l8 p+ }& \
NanoAI_16.PNG 4 U: H9 s% |: d6 f4 d) L9 P
包括异常和分类等,
NanoAI_17.PNG
7 e8 e5 L& [: X/ Q# o+ P# L
直接在多分类项下启动创建新项目
NanoAI_18.PNG
* O+ x. ~) D4 `" @, b8 [
可以从选择的开发板中滚动选择适合的,
NanoAI_20.PNG ! v; Q7 o4 ^- ^) b7 A" @
目前还没有支持的显示为阴影,无法选中- Q( E: w# `! O2 L( g8 @
NanoAI_19.PNG
( D7 O; N/ ?  m) `5 y: [" e
最终选择最常见的Nucleo-L479
& {: g1 Y) K- l; E6 U
NanoAI_20.PNG   `7 [8 T% C( U. f5 K0 ]
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
8 D& h  J1 ~+ J7 U3 J0 A
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7 U* [" ?$ q) g( L+ L
: g' I4 N( i7 z- J$ j* Q: q
NanoAI_22.PNG
6 j7 a6 k9 c( C1 U7 \4 @* {
这里用带电子表格造一些数据,导出为csv格式
NanoAI_23.PNG ' @- y* y& n6 m6 r
直接导入xls表格,因为格式识别不正确,无法提取数据
* @. U/ O7 H4 _  \  b2 L% n
NanoAI_24.PNG
3 K0 m  w4 k! D0 d  L8 G
转换成csv就可以预览前20行的数据
NanoAI_25.PNG % E. q% u8 ]& q( [0 q3 R5 j- q
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,
/ g- Q' g5 ~  ]4 k( U
NanoAI_26.PNG
: ]7 Y$ D8 `: Q) @5 I/ H) {" r' t$ j
可以进一步分析,这个是查重,筛选数据有效性的) H; T$ c; @! L7 w' I. p4 s
NanoAI_27.PNG
: S( P  ~6 H8 Z( S
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! s% a0 P! C& Y7 \) C. n+ I
NanoAI_28.PNG 3 Z; L4 M- x/ ]! l* V/ Z; D
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2 O4 I% ^$ i% U
NanoAI_29.PNG # h. z) o5 l' D; T
这样就显示了两个数据源的显示,+ V/ t0 Z! O5 q( s4 m
NanoAI_30.PNG * W2 z- X4 y8 W, `3 ~
随后需要进行第三步benchmark的测试,取得基准值0 A6 k9 x2 p: n
NanoAI_31.PNG
& x$ s' B+ l" o1 y5 m' E
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,
% E, t: l: x) s+ c9 F0 i
NanoAI_32.PNG ! y$ K! ~# s" G9 z$ x$ M( j. V
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。! r1 m. M5 F% r& E$ v6 ~
NanoAI_33.PNG ) |. c2 s! t) {1 W  L# f4 ?: o  r
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
/ n7 e$ a- b1 ]3 A
NanoAI_34.PNG 1 a+ L) }/ d( a; l
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   h5 d3 [3 u+ L8 ^
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。. I) B6 {/ g! z: z: k
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

( K/ x1 Q0 I0 e
最后一步就是部署阶段
NanoAI_39.PNG
" |  }# e" K' u; ]! A; w
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
% J  W  }. d: U$ A1 M
部署的过程提供了一个简易的hello范例代码) V# t: d. N) T1 |  o" m9 F
NanoAI_41.PNG 0 Y2 g. Q2 p+ u; T. Y
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。
0 P: R3 D( F$ F/ i! _& G
( I7 u4 j9 C8 ~+ n, k( C1 ^
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7 P, J& \* Q: Y- G0 y+ h& y
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收藏 1 评论2 发布时间:2022-9-15 15:53

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2个回答
STMCU-管管 回答时间:2022-9-16 09:35:54
相当详细
& O4 R6 B6 O$ T6 J: _/ }  b! i
onebyte 回答时间:2022-11-4 09:56:33
厉害( o! A  ?' H( _% b6 k# N

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