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【STM32H7S78-DK评测】移植AI框架TensorFlow【下篇】

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xusiwei1236 发布时间：2024-9-28 01:01

一、上篇回顾

书接上回，上篇文章主要分为TFLM是什么、TFLM初步体验、TFLM源码浅析、TFLM主体移植几个部分。其中，TFLM初步体验部分将会介绍如何在PC上运行TFLM基准测试，TFLM源码浅析部分主要介绍TFLM源码是如何进行构建的，TFLM主体移植主要介绍如何在基于CMake的STM32项目中构建TFLM库和基准测试。

本文将会继续介绍——如何为STM32H7S78-DK开发板准备CMake项目、如何将TFLM集成到基于CMake的STM32项目中、如何在STM32H7S78-DK开发板上运行TFLM基准测试，具体包括如何支持计时和printf输出、如何集成TFLM到基于CMake的STM32项目，以及解决过程中遇到的一些问题。

二、项目准备

2.1 准备模板项目

项目模板采用基于CMake的STM32H7S78-DK项目，代码仓为：

https://gitcode.com/xusiwei1236/STM32H7S78-DK-XIP

该项的ioc文件来自官方STM32CubeH7RS软件包Template_XIP项目，修改了部分配置，项目类型改为了CMake；然后使用CubeMX生成的项目代码即为本项目的主要代码。

2.2 支持计时功能

STM32上，使用HAL库记录耗时非常简单，只需要用：

  • HAL_GetTick() 获取Tick数即可，默认的Tick频率是1000Hz；
  • 需要注意的是： HAL_GetTickFreq() 返回的枚举值，并不是实际的频率（例如默认的HAL_TICK_FREQ_1KHZ，其值为1，而不是1000）。

因此，记录使用HAL_GetTick记录耗时，代码类似：

uint32_t start = HAL_GetTick();

// 需要记录耗时的代码

uint32_t end = HAL_GetTick();
float cost_s = (end - start) / 1000.0f;  // 实际耗时（单位：秒）

这部模板本身已经支持了，不需要额外的工作。

2.3 配置UART4引脚

开发板上自带了ST-Link V3调试器，该调试器带有虚拟串口功能。通过查阅原理图，我们知道主控MCU和ST-Link之间的连接关系如下图：

202408282134895.png

可以看到，ST-Link的虚拟串口和主控芯片的连接关系为：

  • VCP_RX连接到主控芯片的 PD0上；
  • VCP_TX连接到主控芯片的 PD1上；

接下来，需要修改这两个引脚的功能：

image-20240923214140259.png

启用UART4功能：

image-20240923214457990

完成上述修改后，Ctrl+S保存，然后重新生成项目代码。

2.4 支持printf重定向到UART4

CubeMX选择CMake项目后，默认已经生成了 syscalls.c文件，已经实现了支持gcc工具链的printf输出的一半功能：

stm32_syscall_write.png

这个_write支持printf和fprintf调用__io_puchar进行输出。

另外一半功能——实现__io_puchar输出到UART即可实现printf输出到UART。

需要手动修改main.c文件，实现__io_puchar函数：

stm32_io_putchar.png

2.5 支持printf输出浮点数

默认生成的CMake项目不支持浮点数打印，需要修改链接选项，修改文件Appli\CMakeLists.txt：

在末尾添加如下代码片段：

target_link_options(${CMAKE_PROJECT_NAME} PRIVATE
    -u _printf_float
)

之后，再次编译，就可以输出浮点数了。

2.6 支持printf不带\r的换行

大部分串口终端工具，例如MobaXterm，换行需要收到\r\n两个字符才能正常换行。通过修改代码，可以让测试代码输出\n结尾也能和\r\n一样自动换行，具体实现方式为：

stm32_syscall_write_endl.png

这样修改之后，printf就同时支持了\r\n和\n两种换行符。

2.7 支持ccache编译缓存

修改CMake有时候需要清理build目录才能正常出发重新配置和构建，但清理了build目录后重新构建的过程非常耗时。为了解决这个问题，我们可以使用ccache进行加速。

ccache下载链接： Ccache — Download

Windows平台的ccache是压缩包，解压到合适的目录后，将其配置到PATH环境变量，即可在任意位置使用ccache命令。

完成ccache配置之后，可以咋CMake代码中加入如下片段，实现CMake支持ccache加速：

find_program(CCACHE_PROGRAM ccache)
if (CCACHE_PROGRAM)
    set(CMAKE_C_COMPILER_LAUNCHER "${CCACHE_PROGRAM}")
    set(CMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER "${CCACHE_PROGRAM}")
    message(STATUS "Ccache found: ${CCACHE_PROGRAM}!")
else ()
    message(STATUS "Ccache not found!")
endif ()

三、TFLM集成

3.1 添加tflite-micro源码

首先，将PC上运行过基准测试的TFLM代码拷贝到CubeMX生成的基于CMake的STM32H7S78-DK项目中，并放在如下目录：

Middlewares/tensorflow

然后，将前“TFLM移植”章节编写完成的CMakeLists.txt文件、micro_time.cc文件，也放到这个目录中。另外，将后下一步需要修改的generate_cc_arrays.py文件也拷贝一份放到该目录中。

完成上述操作后，项目文件布局如下：

image-20240928003233905.png

3.2 修正micro_time.cc代码

TFLM默认的micro_time.cc文件在STM32上不能正常工作，上篇文章已经给出了一个版本的实现，经过测试上篇文章的代码不能实现预期。

实际需要修改为使用调用HAL库的代码：

TFLM-micro_time_stm32_hal.png

这里的ticks_per_second函数用于返回ticks频率，GetCurrentTimeTicks函数用于返回当前的ticks数；

3.3 构建micro_time.cc的规则

为了正确的构建micro_time.cc，需要将TFLM默认的micro_time.cc文件过滤掉，因此需要修改上一篇文章中我们实现的CMakeLists.txt代码，具体修改为：

image-20240927220255886.png

这里，默认的micro_time.cc由306行代码匹配上，314行实现了将其从MICROLITE_CC_BASE_SRCS中过滤掉。

3.4 添加TFLM构建规则

接下来修改顶层的CMakeLists.txt文件，在最后追加两行：

image-20240928003722101.png!

这样，就将TFLM的构建规则添加到了CubeMX生成的CMake项目中了。

3.5 添加TFLM函数调用

上篇文章中，我们实现的TFLM的CMakeLists.txt以及完成了对TFLM库和基准测试库的构建，并且最终会生成三个静态库：

  • TFLM库，包含TFLM所有类和函数实现代码；
  • keyword_benchmark 库，包含keyword_benchmark函数实现代码；
  • person_detection_benchmark 库，包含person_detection_benchmark函数实现代码；

接着，在我们的Appli子项目的代码中，添加对TFLM的调用。

由于C++函数支持参数重载，编译器生成C++函数会经过名称修饰。同样的函数声明代码，放在C++代码文件中和C代码文件中经过编译生成的二进制符号不同。这导致，在C代码中，我们无法通过声明函数或包含头文件的方式，直接调用C++函数；否则，链接时报告符号找不到。

因此，我们无法通过在Appli子项目的main.c中直接调用keyword_benchmark函数或者person_detection_benchmark函数的方式实现基准测试的集成。

为了解决C代码中不能直接调用C++函数的问题，我们需要引入一个中间层。这里需要用到几个C++相关的知识：

  • 使用extern "C"修饰C++函数，可以让编译器将该C++函数按照C函数的方式生成符号，不进行名称修饰；
  • C代码中可以调用由名称修饰的C++函数，就像调用其他C函数一样；
  • C++有默认的内置宏，__cplusplus用于只是当前C++编译器支持的语言标准版本，例如201103L表示C++11；

在Appli\Src目录中，创建tflm_benchmark.h文件，内容如下：

tflm_benchmark_h.png

与之对应的tflm_benchmark.cc文件，内容为：

tflm_benchmark_cc.png

这里，通过KEYWORD_BENCHMARK和PERSON_DETECTION_BENCHMARK两个宏，实现两个基准测试的开关。

接下来就可以修改Appli子项目的main.c，调用这个tflm_benchmark函数了：

image-20240927231439544.png

3.6 添加TFLM依赖关系

接下来，需要为我们的Appli添加对TFLM的依赖关系，包括对TFLM库和基准测试的依赖，具体修改的代码为：

image-20240927230012557.png

左侧行号标记绿色的即为新增代码行，一共六处，作用分别为：

  • 60~64行，定义了几个CMake变量，后面会用到；
  • 68~69行，为当前Appli子项目的构建目标，添加KEYWORD_BENCHMARK（或PERSON_DETECTION_BENCHMARK）宏；
  • 75行，为当前Appli子项目的构建目标，添加头文件搜索目录；
  • 81~84行，为当前Appli子项目的构建目标，添加三个源代码文件；
  • 90行，为当前Appli子项目的构建目标，添加库文件搜索目录；
  • 96~98行，为当前Appli子项目的构建目标，添加链接keyword_benchmark（或person_detection_benchmark）库、tflite-micro库；

完成以上全部修改后，就完成了对TFLM库和基准测试的集成工作。

四、TFLM测试

好了，万事俱备，只欠东风！

完成前面的所有工作后，就可以准备在我们的STM32H7S78-DK上进行TFLM基准测试了。

4.1 编译TFLM和Appli项目

编译构建，主要使用VSCode的CMake插件工具栏，具体方法不再赘述，感兴趣的可以参考我之前发的帖子： 【STM32H7S78-DK评测】搭建基于ST官方VSCode扩展的STM32开发环境 - STM32团队 ST意法半导体中文论坛 (stmicroelectronics.cn)

编译之前，先清理一下项目：

image-20240927231911537.png

接着，构建TFLM核心库：

image-20240927231940611.png

继续，生成基准测试库keyword_benchmark：

image-20240927232008752.png

以及基准测试库person_detection_benchmark：

image-20240927232338456.png

紧接着，构建Appli项目：

image-20240927232441027.png

构建完成后，可以看到RAM、Flash占用信息：

image-20240927232835085.png

例如，图中的Flash占用为115244 B。

和Appli类似的方式，进行Boot子项目的构建，不再赘述。

4.2 下载Boot代码

由于Appli代码需要使用Boot代码进行跳转，因此，下载Appli代码之前，需要线下载Boot代码到开发板上。

下载之前，先将STM32H7S78-DK开发板和PC通过USB线连接好，板子由三个USB口，注意连接到标有STLK的。

接着，VSCode上上操作：

image-20240927234045648.png

终端子窗口可以看到输出：

image-20240927234154457.png

4.3 下载Appli代码

接下来，将我们的STM32H7S78-DK开发板和PC通过USB线连接好，板子由三个USB口，注意连接到标有STLK的。

然后，在VSCode上操作：

image-20240927233206011.png

终端子窗口可以看到输出：

image-20240927234238275.png

4.3 运行TFLM基准测试

打开MobaXterm，添加会话，选择STLink的虚拟串口设备，参数如下：

image-20240927234401111.png

连接设备之后，按下开发板上的NRST按钮，重启设备，可以看到串口输出如下：

20240927235823.png

可以看到，keyword模型初始化耗时3毫秒，单独运行一次耗时2毫秒，连续运行10次耗时10毫秒，速度还是可以的。

与之对比的，在PC上运行keyword_benchmark的结果数据：

20240928000642-1280.png

可以看到，PC上模型初始化和单独运行一次耗时都不到1毫秒，连续运行10次耗时3毫秒。

同样，稍加修改Appli\CMakeLists.txt，我们可以编译person_detection_benchmark，并得到在开发板上运行结果数据：

20240927235722-1280.png

可以看到，开发板上，运行有人图像的人体检测耗时为993毫秒，没有人的耗时为994毫秒；连续运行10次的耗时分别为9938毫秒和9940毫秒，速度有点慢。

与之对应的，PC上运行person_detection_benchmark的结果数据为：

20240928000424-1280.png

可以看到，PC上运行有人图像的人体检测耗时为36毫秒，没有人的耗时为35毫秒；连续运行10次的耗时分别为9938毫秒和9940毫秒。

五、问题解决

在前面的第三章、第四章的实践过程中，我遇到了一些问题，为了保持主体部分的简洁清晰，没有将问题描述和解决方法写在第三章、第四章内容中。本章将介绍预提遇到的问题，以及问题的解决方法，如果你在实践过程中遇到类似的问题，可以参考本章的方法进行解决。

5.1 benchmark编译失败

【问题现象】 编译失败，报错信息：

image-20240928165305210.png

【问题原因】 直接原因是脚本生成代码中，数组和变量定义有问题（把路径带入进去了）：

image-20240928165700113.png

【解决方法】 修改代码生成脚本：

image-20240928170346632.png

通过排查脚本生成代码，可以知道【问题根因】是Windows系统的路径分隔符不是/，.split('/')失败。

根据走读代码，可以知道代码中的base_array_name是文件名的基础部分，也就是去掉路径和扩展名；重新实现一下就好了。

5.2 Appli链接报错

【问题现象】 Appli链接失败，报错信息：

image-20240928223506797.png

【问题原因】 Appli子项目使用了VFP寄存器参数（VFP register arguments），而libtflite-micro.a没有使用；

【解决方法】 顶层修改CMakeLists.txt，添加一行：

image-20240928223843589.png

5.3 benchmark无法正常开始

【问题现象】 无法正常运行benchmark；

【初步调试】 运行到benchmark入口函数之后，无法进入tflite::InitializeTarget函数；

image-20240928233048857.png!

下一步直接进入HardFault_Handler；

【问题分析】 查看寄存器，发现栈指针位置异常：

image-20240928233805024.png

已经超出了链接脚本设置的栈范围：

image-20240928233921866.png

根据这段代码，可以知道正常的栈指针范围应该在[0x20000000, 0x20010000)的64K范围内。

【代码排查】反汇编查看benchmark入口代码：

image-20240928234355163.png

可以看到入口处申请的栈内存空间为81920（80K），超过链接脚本设置的64K栈空间，结合代码内容，可以知道是MicroProfiler对象占用的空间。

【解决方法】 修改MicroProfiler代码，具体修改如下：

image-20240928234743789.png

因为，这个常量是几个数组的大小：

image-20240928235038560.pngimage-20240928235038560

初步估算：5*4*20K正好是80K；

因此，把这个常量的值改小即可解决该问题。

5.4 Release版无法正常返回

【问题现象】Debug版本可以正常运行，Release版benchmark函数无法正常返回到main函数；

【问题原因】经过排查， 发现原因是benchmark函数写了返回值类型int，但没有写return语句；

【解决方法】修改代码，benchmark函数最后添加一行return 0;语句即可；

六、源码分享

本项目的所有代码已经开源到GitCode平台，感兴趣的小伙伴可以免费下载体验： https://gitcode.com/xusiwei1236/STM32H7S78-DK-TFLM.git

本代码仓使用了git submodule特性，需要用--recursive选项进行克隆：

git clone --recursive https://gitcode.com/xusiwei1236/STM32H7S78-DK-TFLM.git

另外，tflite-micro依赖的一些三方软件已经打包到了如下仓库：

https://gitcode.com/tflm/downloads.git

下载方法：

# 跳转到 tflite-micro 子目录
cd Middlewares/tensorflow/tflite-micro

# 下载 downloads 下的三方软件源码
git clone https://gitcode.com/tflm/downloads.git tensorflow/lite/micro/tools/make/downloads/

七、参考链接

  1. CCache下载页面： Ccache — Download
  2. CMake中使用CCache： Use Ccache with CMake | Lindevs
  3. 官方STM32CubeH7RS软件包的XIP项目模板： Template_XIP
  4. TensorFlow Lite for Microcontrollers介绍： TensorFlow Lite for Microcontrollers (google.cn)
  5. TensorFlow Lite for Microcontrollers入门： 微控制器入门 | TensorFlow (google.cn)
  6. tflite-micro 源码GitHub仓： https://github.com/tensorflow/tflite-micro
  7. CMake最新文档： CMake Reference Documentation — CMake 3.30.3 Documentation
image-20240927234238275.png
20240928000642.png
20240927235722.png
20240928000424.png
20240927235823-1280.png
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