STM32运行深度学习指南基础篇(3)(STM32CubeMX.AI+Tensorflow)

在上一篇文章中我们已经有训练好的tflite模型，接下来我们要在Clion中实现，如果是Keil的朋友可以跳转至这篇文章
STM32运行深度学习指南基础篇(4)(STM32CubeMX.AI+Tensorflow)
在我们新建好的STM32CubeMX中勾选，我们的AI包：

打开串口：

激活AI模块，载入模型，点击analyze

我们修改生成的main代码

在/* USER CODE BEGIN Includes / …/ USER CODE END Includes */中添加需要的头文件

/* USER CODE BEGIN Includes */
#include "ai_platform.h"
#include "network.h"
#include "network_data.h"
#include "stdio.h"
/* USER CODE END Includes */

在/* USER CODE BEGIN PTD /…/ USER CODE END PTD */，添加printf相关函数

/* USER CODE BEGIN PTD */
#ifdef __GNUC__
#define PUTCHAR_PROTOTYPE int __io_putchar(int ch)
#else
#define PUTCHAR_PROTOTYPE int fputc(int ch, FILE *f)
#endif
PUTCHAR_PROTOTYPE
{HAL_UART_Transmit(&huart1,(uint8_t*)&ch, 1, 0xFFFF);return ch;
}
/* USER CODE END PTD */

在/* USER CODE BEGIN PV /…/ USER CODE END PV */中添加需要的相关变量

/* USER CODE BEGIN PV *//* 输入数据 */
float aiInData[16][AI_NETWORK_IN_1_SIZE] = {{1,    1,  1,  0},{1,  1,  0,  1},{1,  1,  1,  1},{1,  1,  0,  0},{1,  0,  1,  0},{1,  0,  0,  1},{1,  0,  1,  1},{1,  0,  0,  0},{0,  1,  1,  0},{0,  1,  0,  1},{0,  1,  1,  1},{0,  1,  0,  0},{0,  0,  1,  0},{0,  0,  0,  1},{0,  0,  1,  1},{0,  0,  0,  0},};/* 正确值 */
uint8_t test_data[16] = {1,    1,  1,  1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  1,  0};ai_handle network;
float aiOutData[AI_NETWORK_OUT_1_SIZE];
uint8_t activations[AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS_SIZE];
/* USER CODE END PV */

在/* USER CODE BEGIN 0 /…/ USER CODE END 0 */中添加初始化和运行模型的代码

/* USER CODE BEGIN 0 *//* 初始化函数 */
void Init(ai_handle w_addr, ai_handle act_addr)
{ai_error err;err = ai_network_create(&network, AI_NETWORK_DATA_CONFIG);if (err.type != AI_ERROR_NONE) {printf("创建失败 - code=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);Error_Handler();}const ai_network_params params = AI_NETWORK_PARAMS_INIT(AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(w_addr),AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(act_addr));if (!ai_network_init(network, &params)) {err = ai_network_get_error(network);printf("初始化失败 - code=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);Error_Handler();}
}/* 运行函数 */
void Run(float *pIn, float *pOut)
{ai_i32 batch;ai_error err;ai_buffer ai_input[AI_NETWORK_IN_NUM] = AI_NETWORK_IN;ai_buffer ai_output[AI_NETWORK_OUT_NUM] = AI_NETWORK_OUT;ai_input[0].n_batches = 1;ai_input[0].data = AI_HANDLE_PTR(pIn);ai_output[0].n_batches = 1;ai_output[0].data = AI_HANDLE_PTR(pOut);batch = ai_network_run(network, ai_input, ai_output);if (batch != 1) {err = ai_network_get_error(network);printf("运行失败 - code=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);Error_Handler();}
}/* USER CODE END 0 */

在/* USER CODE BEGIN 2 /…/ USER CODE END 2 */中添加运行函数

  /* USER CODE BEGIN 2 */printf("测试开始: \r\n");uint8_t correct = 0;Init(ai_network_data_weights_get(), activations);printf("===========\r\n");for (int i = 0; i < 16; ++i) {Run(aiInData[i], aiOutData);if ((int)(aiOutData[0]+0.5f)==test_data[i]){printf("%d    |    %d     相符\r\n",(int)(aiOutData[0]+0.5f),test_data[i]);correct++;}else{printf("%d    |    %d     不符\r\n",(int)(aiOutData[0]+0.5f),test_data[i]);}printf("===========\r\n");}printf("测试完成: 准确率 %d %%\r\n",correct*100/16);/* USER CODE END 2 */

更改CMakeLists和CMakeLists_template,主要是把文件中的那个.a的静态库文件文件引入，在“add_executable…“语句后加入

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}.elf  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/Middlewares/ST/AI/Lib/NetworkRuntime700_CM4_GCC.a)

最后编译即可

在串口助手可以看到结果：

这篇文章的代码在Gitee上

https://gitee.com/shibwoen/stm32_tensorflow/tree/master/CLION

同时我也参考了文章

https://wiki.stmicroelectronics.cn/stm32mcu/wiki/AI:How_to_perform_motion_sensing_on_STM32L4_IoTnode#Real-time_scheduling_considerations

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