工欲善其事必先利其器

一、环境

①硬件平台 ------STM32N6570-DK 开发板 ------USB type-C 数据线 ②PC端工具 ----- >= STM32CubeProgrammer v2.18.0 -----STEdgeAI工具：>= 2.0.0（尽量安装在用户目录且不包含空格） -----IDE -----IAR v9.40.1 ----- >= STM32CubeIDE v1.18.0 -----Python环境 : 3.9+ ③AI素材 -----Model.tflite ----- Dataset.npz

二、安装

三、部署和测试模型

1、测试流程

①根据模型文件，生成模型权重文件和模型代码文件。 ② 使用python脚本，编译工程和下载。 ③使用数据集进行模型验证，并通过串口上传结果，python脚本分析生成报告。

2、validate流程--validate on host

3、validate流程--validate on target

4、生成模型权重和代码--命令行

①mobilenet_v2_0.35_224_fft_int8.tflite 为模型文件，在该目录下执行下面命令： stedgeai generate -m mobilenet_v2_0.35_224_fft_int8.tflite --target stm32n6 --st-neural-art ②这条指令会用到两个默认的配置文件： $STEDGEAI_CORE_DIR/Utilities/windows/targets/stm32/resources/neural_art.json. $STEDGEAI_CORE_DIR/Utilities/windows/targets/stm32/resources/mpools/stm32n6.mpool. ③运行成功后，会在st_ai_output生成下面的文件内容：

5、Mpool文件

6、生成模型权重和代码--命令行输出总结

7、生成模型权重和代码--报告文件