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ARM NN Examples: 如何利用CMSIS-NN在微控制器上执行深度学习模型

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简介：
本示例展示如何使用CMSIS-NN库在搭载ARM Cortex-M处理器的微控制器上高效运行深度学习模型，适用于资源受限环境下的AI应用。 博客中的cifar10文件夹提供了针对Cortex-M4和Cortex-M7的CMSIS NN库示例arm_nnexample_cifar10。该示例适用于uVision Simulator和STM32F407 DISCOVERY板配置。 script文件夹包含一个Python Jupyter笔记本，用于生成新的自定义图像，并创建#define IMG_DATA {...}数据。有关更多信息，请参阅教程。 请注意，微控制器项目是使用在Windows上运行的Keil MDK-ARM构建的。如果尚未安装集成开发环境（IDE），可以找到副本和相应说明来进行安装。

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  • ARM NN Examples: 如何利用CMSIS-NN在微控制器上执行深度学习模型
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    本示例展示如何使用CMSIS-NN库在搭载ARM Cortex-M处理器的微控制器上高效运行深度学习模型，适用于资源受限环境下的AI应用。 博客中的cifar10文件夹提供了针对Cortex-M4和Cortex-M7的CMSIS NN库示例arm_nnexample_cifar10。该示例适用于uVision Simulator和STM32F407 DISCOVERY板配置。 script文件夹包含一个Python Jupyter笔记本，用于生成新的自定义图像，并创建#define IMG_DATA {...}数据。有关更多信息，请参阅教程。 请注意，微控制器项目是使用在Windows上运行的Keil MDK-ARM构建的。如果尚未安装集成开发环境（IDE），可以找到副本和相应说明来进行安装。
     
  • 如何在微控制器上利用CMSIS-NN运行深度学习模型（含Python和Jupyter代码及资源下载）
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    本教程详细介绍了如何使用CMSIS-NN库在微控制器上部署并运行深度学习模型，附带Python脚本与Jupyter Notebook示例，提供丰富的代码和资源下载。 CMSIS NN Lib 示例 arm_nnexample_cifar10 适用于 Cortex-M4 和 Cortex-M7 处理器，并针对 uVision Simulator 及 STM32F407 DISCOVERY 板进行了配置。在 script 文件夹中，包含一个 Python Jupyter 笔记本用于生成新的自定义图像数据的定义 #define IMG_DATA {...} 。有关更多信息，请查阅教程。此微控制器项目是使用 Keil MDK-ARM 在 Windows 上构建的。下载后请阅读 README.md 文件以获取更多详情和使用方法说明。
     
  • CMSIS-NN.7z包
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    CMSIS-NN.7z包包含用于Arm Cortex-M处理器的人工智能和机器学习库，提供高效的神经网络运算支持。 在当今物联网边缘设备中，“永远在线”的需求使得神经网络变得越来越普遍。这些设备需要进行本地数据分析以减少数据传输带来的延迟和能耗问题。当谈及为这类设备优化的神经网络，Arm Cortex-M系列处理器内核是首选方案之一。 为了进一步增强该类处理器上的性能并降低内存使用量，CMSIS-NN提供了一个理想的选择。利用基于CMSIS-NN内核进行推理运算时，在运行时间/吞吐量方面可以获得4.6倍的提升，并在能效上实现近5倍的增长。
     
  • 基于Matlab的深度学习工具箱，涵盖DBN、SDAE及NN模型
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    本项目基于Matlab平台开发，深入探讨并实现了深度信念网络(DBN)、栈式自编码器(SDAE)和神经网络(NN)等模型，为用户提供强大的深度学习解决方案。 深度学习的MATLAB工具箱包含了DBN、堆叠去噪自编码器SDAE以及神经网络NN，并附有详细解释每个函数的PDF文档。这些资源清晰易懂且非常实用，现分享给大家使用。
     
  • 利用MATLAB构建Kd-tree及执行k-NN搜索
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现Kd树的数据结构，并基于此数据结构完成高效的k近邻搜索算法。通过详细代码示例和理论解释，帮助读者掌握在高维空间中快速查找最近邻居的方法和技术。 使用MATLAB对输入数据建立Kd-tree，并通过Kd-tree进行k-NN查询。k-NN查询的主要算法思路参考了知乎上的《kd 树算法之详细篇》文章的内容。
     
  • Yolov5-Onnx-Tensorrt: 如何用TensorRT执行Yolov5模型
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    简介：本项目介绍如何将YOLOv5模型转换为ONNX格式，并利用TensorRT进行优化和加速推理过程，适用于需要高性能计算的应用场景。 yolov5-onnx-张量此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。Pytorch 实现是将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt 的 yolov5 模型，以便在 Jetson AGX Xavier 上运行。支持推断图像和同时推断多幅图像。要求请使用 torch>=1.6.0、onnx==1.8.0 以及 TensorRT 7.0.0.11 运行代码。 代码结构如下： - networks：网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── utils ├── models └── demo ├── demo.py ├── demo_batch.py ├── Processor.py └── Processor_Batch.py
     
  • 如何在泛微OA中强制执行流程归档
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    本指南详细讲解了在泛微OA系统中实现流程自动归档的方法和步骤，帮助企业提高办公效率与管理规范。 如何使大量过期而未正常归档的流程进行强制归档？可以考虑通过系统设置或手动操作来实现这一目标。首先检查相关系统的功能是否支持批量处理，并根据需要调整参数以确保所有符合条件的数据都被正确标记为已归档状态；如果自动机制不可行，则需逐一审查每个条目，然后人工干预完成所需步骤。 另外还可以咨询软件供应商或者查阅官方文档获取更多技术支持和指导信息，以便更高效地解决此类问题。
     
  • 利用Python进行深度学习
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    本课程旨在教授学员如何使用Python语言进行深度学习项目开发，涵盖基础理论和实战应用。适合编程及数据分析爱好者。 基于Python的深度学习教程浅显易懂，适合初学者快速入门。
     
  • 深度学习变压器模型在MATLAB中的应用
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    本研究探讨了深度学习中Transformer模型在MATLAB环境下的实现与优化，旨在提供一种高效处理自然语言及序列数据的方法。 变压器模型是当前自然语言处理领域中最热门且最先进的技术之一，在机器翻译、文本生成及问答系统等领域表现出色。MATLAB作为一个强大的数值计算与数据分析平台，同样支持实现深度学习中的变压器模型。本段落将探讨如何在MATLAB环境中构建和应用这些模型，并介绍预训练模型如GPT-2的相关知识。 首先需要理解的是，Transformer的核心在于自注意力机制（Self-Attention），这打破了传统RNN和LSTM的序列依赖性，允许并行处理输入序列，从而大大提高了计算效率。此外，Transformer还包括多头注意力、前馈神经网络、残差连接以及层归一化等组件。 在MATLAB中构建深度学习变压器模型时，可以利用`nntransformer`和`nnseqlearning`等工具箱来定义参数，如隐藏层大小、注意力头的数量及全连接层的尺寸。通过堆叠自注意力层与前馈神经网络层，并使用便捷API接口完成整个模型的搭建。 预训练模型（例如GPT-2）是基于大规模语料库预先训练得到的基础模型，在语言建模任务中表现优异，能够生成连贯文本。在MATLAB环境中可以加载这些预训练权重并通过迁移学习方法调整输出层或部分网络以适应特定应用需求，如文本分类和生成。 实践中还需注意数据预处理步骤：自然语言输入通常需转换为词嵌入形式，并可通过GloVe、Word2Vec等预先训练好的向量实现。此外，序列长度的统一及特殊标记（开始与结束符号）的应用也至关重要。 在模型优化过程中，选择合适的优化器如Adam或SGD以及恰当的学习率调度策略和损失函数是关键因素，MATLAB提供了多种选项供研究者根据具体任务灵活选用。 综上所述，在MATLAB中实现深度学习变压器模型能够有效促进自然语言处理领域的创新与应用。通过深入理解其架构、利用提供的工具箱进行构建及优化训练流程，研究人员可以充分利用这一强大的平台来探索和实施复杂的机器翻译等任务。