原標題：如何在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型

在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型

STM32系列微控制器（MCU）由意法半導體（STMicroelectronics）生產(chǎn)，廣泛應用于嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備。STM32 MCU 以其高性能、低功耗和豐富的外設(shè)而著稱，非常適合嵌入式機器學習應用。本文將詳細介紹如何在STM32微控制器上運行“Hello World”機器學習模型，包括主控芯片型號、模型的設(shè)計和實現(xiàn)步驟。

STM32 微控制器型號及其在設(shè)計中的作用

STM32系列微控制器主要分為以下幾種型號，每種型號根據(jù)其應用場景和性能需求具有不同的特點：

1. STM32F0系列：低成本、低功耗，適用于簡單的控制任務。

2. STM32F1系列：具有中等性能和豐富的外設(shè)，廣泛應用于工業(yè)和消費類產(chǎn)品。

3. STM32F2系列：高性能、低功耗，適用于需要高計算能力的嵌入式應用。

4. STM32F3系列：集成了高精度模擬外設(shè)，適合信號處理應用。

5. STM32F4系列：高性能、高速外設(shè)，適用于需要復雜計算的應用。

6. STM32F7系列：最高性能，適合圖像處理、多媒體等高計算需求的應用。

7. STM32H7系列：提供了更高的計算能力和更高的集成度。

8. STM32L0/L1/L4/L5系列：超低功耗系列，適用于電池供電和能量收集的設(shè)備。

9. STM32G0/G4系列：高效能和低功耗的結(jié)合，適用于新興的應用領(lǐng)域。

在本文中，我們將使用STM32F4系列的STM32F407VG作為示例，它具有較高的性能和豐富的外設(shè)，非常適合運行簡單的機器學習模型。

準備工作

在開始之前，需要準備以下硬件和軟件：

1. 硬件：

• STM32F407VG開發(fā)板（如STM32F4Discovery）

• USB調(diào)試接口（ST-LINK/V2）

• 電源適配器

2. 軟件：

• STM32CubeMX：用于配置和生成STM32初始化代碼

• STM32CubeIDE：集成開發(fā)環(huán)境（IDE）

• TensorFlow Lite for Microcontrollers：用于部署機器學習模型

• Python：用于編寫和訓練機器學習模型

設(shè)計步驟

1. 訓練“Hello World”模型：

• 使用Python和TensorFlow庫訓練一個簡單的機器學習模型，該模型輸出“Hello World”。

2. 轉(zhuǎn)換模型為TensorFlow Lite格式：

• 將訓練好的模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow Lite格式，以便在嵌入式設(shè)備上運行。

3. 生成STM32初始化代碼：

• 使用STM32CubeMX配置STM32F407VG的外設(shè)并生成初始化代碼。

4. 移植TensorFlow Lite for Microcontrollers：

• 將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫移植到STM32F407VG開發(fā)板上，并集成“Hello World”模型。

5. 編寫主程序：

• 編寫STM32主程序，實現(xiàn)模型推理功能，并通過串口輸出結(jié)果。

詳細實現(xiàn)步驟

1. 訓練“Hello World”模型

首先，使用Python和TensorFlow庫訓練一個簡單的“Hello World”模型。以下是訓練代碼的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
# 生成訓練數(shù)據(jù)
x_train = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32)
y_train = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19], dtype=np.float32)
# 創(chuàng)建簡單的線性模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=500)
# 保存模型
model.save("hello_world_model.h5")

訓練完成后，使用以下代碼將模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow Lite格式：

import tensorflow as tf
# 加載模型
model = tf.keras.models.load_model("hello_world_model.h5")
# 轉(zhuǎn)換為TensorFlow Lite模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
# 保存TFLite模型
with open("hello_world_model.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model)

2. 生成STM32初始化代碼

使用STM32CubeMX配置STM32F407VG的外設(shè)，并生成初始化代碼。具體步驟如下：

1. 打開STM32CubeMX，選擇STM32F407VG微控制器。

2. 配置時鐘樹，確保系統(tǒng)時鐘正確設(shè)置。

3. 配置USART外設(shè)，用于串口通信。

4. 啟用FreeRTOS（可選），以實現(xiàn)更好的任務管理。

5. 生成代碼，并使用STM32CubeIDE打開生成的項目。

3. 移植TensorFlow Lite for Microcontrollers

將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫移植到STM32F407VG開發(fā)板上。具體步驟如下：

1. 從TensorFlow官方GitHub下載TensorFlow Lite for Microcontrollers源代碼。

2. 將TensorFlow Lite for Microcontrollers庫添加到STM32CubeIDE項目中。

3. 修改項目配置文件，確保編譯器能夠找到TensorFlow Lite for Microcontrollers庫。

4. 編寫主程序

編寫STM32主程序，實現(xiàn)模型推理功能，并通過串口輸出結(jié)果。以下是主程序的示例代碼：

#include "main.h"
#include "usart.h"
#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/simple_memory_allocator.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
// 定義模型和輸入輸出緩沖區(qū)
const uint8_t hello_world_model[] = { /* 此處放置模型的二進制數(shù)據(jù) */ };
const int kTensorArenaSize = 2 * 1024;
uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
int main(void)
{
// 初始化HAL庫
HAL_Init();
// 配置系統(tǒng)時鐘
SystemClock_Config();
// 初始化USART
MX_USART2_UART_Init();
// 定義TensorFlow Lite相關(guān)變量
static tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
tflite::ErrorReporter* error_reporter = μ_error_reporter;
const tflite::Model* model = tflite::GetModel(hello_world_model);
static tflite::MicroMutableOpResolver<1> 
micro_op_resolver(error_reporter);
micro_op_resolver.AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator_FULLY_CONNECTED,
tflite::ops::micro::Register_FULLY_CONNECTED());
static tflite::MicroInterpreter interpreter(
model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize, 
error_reporter);
interpreter.AllocateTensors();
// 獲取輸入和輸出張量
TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
// 設(shè)置輸入數(shù)據(jù)
input->data.f[0] = 1.0f;
// 執(zhí)行推理
interpreter.Invoke();
// 獲取輸出結(jié)果
float y = output->data.f[0];
// 通過串口輸出結(jié)果
char buffer[50];
snprintf(buffer, sizeof(buffer), "Hello World Output: %f
", y);
HAL_UART_Transmit(&huart2, (uint8_t*)buffer, strlen(buffer), 
HAL_MAX_DELAY);
// 無限循環(huán)
while (1)
{
}
}

5. 編譯并運行

在STM32CubeIDE中編譯項目，并將程序燒錄到STM32F407VG開發(fā)板上。通過串口監(jiān)視器查看輸出結(jié)果，驗證模型是否正常工作。

總結(jié)

本文詳細介紹了如何在STM32F407VG微控制器上運行一個簡單的“Hello World”機器學習模型。通過配置STM32外設(shè)、移植TensorFlow Lite for Microcontrollers庫、編寫主程序并實現(xiàn)模型推理，我們成功地在嵌入式平臺上運行了機器學習模型。這一過程展示了STM32微控制器在嵌入式機器學習應用中的強大能力和廣泛適用性。未來，隨著嵌入式AI技術(shù)的發(fā)展，我們可以期待更多更復雜的機器學習應用在STM32微控制器上實現(xiàn)。