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想必有些朋友都在ST官網、或其它地方看到這條ST推出AI神經網路開發工具包的新聞了。
1ST主頁消息
不知道大家有沒有關注ST的一些新聞,反正我經常瀏覽它的網站,在ST主頁出了這麼一個消息:
TMicroelectronics Drives AI to Edge and Node Embedded Devices with STM32 Neural-Network Developer Toolbox
大概意思是:ST利用STM32神經網路開發工具包將AI(Artificial Intelligence人工智能)驅動到邊緣和節點嵌入式設備。
大家可以進入網頁了解相關信息:
https://www.st.com/content/st_com/en/about/media-center/press-item.html/p4116.html
2
STM32Cube.AI
ST在STM32CubeMX工具中引入STM32Cube.AI工具包,大家可以在STM32CubeMX(V5.0.1或更高版本)工具中在線更新:
通過STM32Cube.AI,開發人員現在可以將預先訓練的神經網路轉換為C代碼,該代碼可以調用在STM32 MCU上運行的優化庫中的函數。
ST的新型神經網路開發工具包STM32Cube.AI,正在將AI引入微控制器供電的智能設備,位於節點邊緣,以及物聯網,智能建築,工業和醫療應用中的深度嵌入式設備。
主要特點:
- 從預先訓練的神經網路模型生成STM32優化的庫。
- 支持各種深度學習框架,如Keras,Caffe,ConvnetJS和Lasagne.
- 通過STM32Cube™集成,可輕鬆做到不同STM32微控制器系列的便攜性。
- 免費,用戶友好的許可條款。
更多相關信息,請參看:
https://www.st.com/en/embedded-software/x-cube-ai.html?icmp=tt9145_gl_pron_dec2018
3
AI神經網路解決方案
使用STM32Cube.AI簡化了人工神經網路映射
- 可與流行的深度學習培訓工具互操作
- 兼容許多IDE和編譯器
- 傳感器和RTOS無關
- 允許多個人工神經網路在單個STM32 MCU上運行
- 完全支持超低功耗STM32 MCU
提高您的工作效率
利用Deep Learning的強大功能提高信號處理性能並提高STM32應用程序的生產率。創建人工神經網路並將其映射到STM32(自動生成的優化代碼),而不是構建手工製作的代碼。
使用STM32CUBE.AI部署神經網路的5個步驟
1.捕獲數據
2.清理,標記數據和構建ANN(人工神經網路)拓撲
3.訓練ANN模型
4.將ANN轉換為STM32 MCU的優化代碼
5.使用經過培訓的ANN處理和分析新數據
相關資源:
更多信息,請參看:
https://www.st.com/content/st_com/en/stm32-ann.html??icmp=tt9145_gl_pron_dec2018#stm32-sann-stepnncontainer
最後,現在人工智能這麼火,我預測這個工具包應該會逐漸火起來!
本文來自個人微信公眾號「ID:strongerHuang」,經原作者授權發布。原文公眾號由嵌入式工程師「strongerHuang」在精心整理並維護。專注分享的內容包含:Keil、IAR、STM8、STM32、μC/OS、FreeRTOS、CANOpen、ModBus…