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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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简介:
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。

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客服
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  • CMSIS-NNPythonJupyter
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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。
  • ARM NN Examples: CMSIS-NN
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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。
  • JupyterC++
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    本文将介绍如何在Jupyter Notebook环境中设置和运行C++代码,包括安装必要的库、配置内核及编写示例程序。通过此教程,读者可以轻松地结合Python与C++进行混合编程。 使用Jupyter Notebook运行调试C++代码的原因包括: - 方便调试:通过交互式界面可以更直观地查看变量状态、执行单行或多行代码。 - 方便配置:支持多种语言内核,便于集成不同编程环境的工具和库。 - 直观生动:提供丰富的可视化功能,使数据分析与算法实现更为便捷。 如何配置Jupyter Notebook以运行C++代码: 首先需要安装相关的组件。注意,在2020年2月19日时必须使用特定版本的包(可能因为兼容性或稳定性原因),不能直接采用最新版。其中最重要的是jupyter_core 4.4.0,但未来情况不确定,具体的原因会在后续解释中说明。 可以通过以下命令安装所需的组件: ``` conda install -c anaconda jupyter_client=5.3.1 conda install -c conda-forge jupyter_core=4.4.0 ```
  • Python强化MEC计算卸分配的.zip
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    本项目为一个基于Python编写的深度强化学习框架,旨在优化移动边缘计算(MEC)中的计算任务卸载与资源管理策略。通过智能算法实现高效的任务调度及资源配置,以提升系统性能和用户服务质量。包含完整源码及相关文档,适用于研究与教学用途。 【资源说明】Python基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配源码.zip 该资源中的项目代码经过测试运行成功,并且功能正常,请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的学生、老师或企业员工,也适用于初学者进行学习进阶。此外,此项目还可作为毕业设计课题、课程作业以及初期立项演示的参考材料。 如果您的基础较为扎实,您可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能,并直接用于毕业设计或其他项目需求中。欢迎下载并交流分享经验,共同进步。
  • 基于的端到端图像搜索引擎(Jupyter Python
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    本项目利用深度学习技术开发了一个端到端的图像搜索引擎,用户可通过输入查询图片获取相似结果。附带提供源代码供研究参考。 端到端图片搜索引擎是一种图像搜索系统的实现方式。这种系统允许我们根据查询来检索相似的图像。 在构建这样的引擎过程中: 1. 使用颜色特征作为附加的搜索过滤器,可以通过分析颜色强度生成额外的特征以改进我们的图像搜索引擎。 2. 利用TensorFlow Serving进行流水线版本化。虽然Flask方法有效但不具备扩展性。为了创建一个更可扩展性的系统,需要将实现改为使用TensorFlow Serving。 文件更新版本已放置在指定文件夹中。有关如何使用TensorFlow服务为模型提供支持的详细信息,请参考相关教程: 1. 将`models`文件夹放入根目录。 2. 用新文件替换所有现有文件以使项目采用TensorFlow Serving方式运行。 注意:如果遇到以下错误:“检查您的GraphDef解释二进制文件是否与您的GraphDef生成二进制文件是最新的”,可能的解决方案是降低您所使用的TensorFlow版本。
  • Python
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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。
  • Python的企业非法集风险预测项目料(数据集Jupyter Notebook).zip
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    本资源包含使用Python进行深度学习的企业非法集资风险预测项目的全套材料,包括数据集、预处理代码、模型训练脚本以及详细的Jupyter Notebook教程。 【资源介绍】基于Python深度学习的企业非法集资风险预测源码+项目说明+数据集(Jupyter Notebook运行).zip **背景**: 非法集资严重干扰了正常的经济、金融秩序,使参与者遭受经济损失,甚至生活陷入困境,极易引发社会不稳定和大量社会治安问题,甚至引发局部地区的社会动荡。如何根据大量的企业信息建立预测模型并判断企业是否存在非法集资风险,对监管部门、企业合作伙伴、投资者都具有一定的价值。 **任务**: 利用机器学习、深度学习等方法训练一个预测模型,该模型可学习企业的相关信息以预测企业是否存在非法集资风险。赛题的难点在于数据集中包括大量的企业相关信息,如何从中提取有效的特征并进行风险预测成为本赛题的关键问题。 项目内容结构: ``` ├── 企业非法集资风险预测.ipynb ├── dataset │ ├── train │ │ ├── annual_report_info.csv │ │ ├── base_info.csv │ │ ├── change_info.csv │ │ ├── entprise_info.csv │ │ ├── news_info.csv │ │ └── other_info.csv │ │ └── tax_info.csv │ ├── entprise_evaluate.csv │ ├── entrise_submit.csv ├── README.md ``` 该项目是个人毕设/课设/大作业项目,代码都经过严格调试测试,功能齐全。欢迎下载使用!该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,可直接作为期末课程设计、课程大作业和毕业设计等。整体具有较高的学习借鉴价值。 基础还可以的使用者可以动手开发二次功能,以实现不同的需求。也欢迎交流学习!
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    本教程详细介绍了如何在Eclipse集成开发环境中导入现有的Java源代码,并指导读者完成项目的构建与运行步骤。 如何使用Eclipse导入并运行源码?首先需要确保已经安装了Eclipse IDE,并且配置好了Java开发环境。接下来可以按照以下步骤操作: 1. 打开Eclipse,选择“File”菜单中的“Import”选项。 2. 在弹出的对话框中找到并展开General文件夹,然后选择“Existing Projects into Workspace”,点击Next按钮继续。 3. 点击“Browse…”按钮,在打开的新窗口中定位到存放源码的目录位置,选中后点击OK返回上一个界面。确保已经勾选了要导入的具体项目名称或全部项目。 4. 完成设置后,点击Finish完成项目的导入过程。 5. 导入完成后可以在Eclipse左侧“Package Explorer”视图里看到已导入的源代码结构。 6. 右键选择需要运行的应用程序主类(通常包含main方法),然后依次选择Run As -> Java Application开始执行。 以上步骤可以帮助你成功地在Eclipse中导入和运行Java项目的源码。
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    本资源提供VGG16和VGG19两种经典卷积神经网络的深度学习预训练模型免费下载,助力图像识别与分类任务的研究与开发。 通常训练VGG模型需要下载大量的资源,并且这个过程可能会遇到连接不稳定或速度慢的问题。这不仅耗时长,还可能影响到学习深度学习的热情,尤其是在迁移学习领域中使用VGG模型是不可或缺的。一旦成功下载了所需模型并参考我的加载方法后,就可以生成各种绚丽多彩的图片了。
  • HoloLens2-机HoloLens 2直接做图像分类
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    本教程介绍如何在HoloLens 2设备上利用本地处理能力运行深度学习模型进行图像分类,无需依赖云端计算资源。 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类,并利用HoloLens 2内置CPU直接运行该模型推断。 已在Unity 2019.4 LTS、Visual Studio 2019和HoloLens 2上进行了测试。输入大小为(224, 224)的视频帧用于在线推断,EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供此示例使用。 运行样本: 1. 在Unity中打开示例。 2. 将构建平台切换到Universal Windows Platform,并选择HoloLens作为目标设备和ARM64为目标平台。 3. 生成Visual Studio项目并打开.sln文件。 4. 将onnx-models中的model.onnx文件复制至Build目录。