MCU嵌入式AI开发笔记-视频笔记同步更新01~14集 7月2日更新到第14集_嵌入式mcu ai学习

MCU嵌入式AI开发笔记
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01嵌入式AI大的方向

STM32跑神经网络

http://news.eeworld.com.cn/mp/EEWorld/a134877.jspx
为什么可以在STM32上面跑神经网络？简而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI扩展包将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本5.0以上，支持转化的模型有Keras、TFlite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。

恩智浦MCU的AI工具链NANO.AI。

它主要包含两部分，一部分是将原始算法模型转换成MCU上能够快速运行的数据和库，另一部分包含一个轻量级推理引擎，能做出一个能跑在MCU上、只需几兆Flash甚至几兆SDRAM的方案。
目前，恩智浦已经推出了带有AI功能的MCU产品，MCX N系列是恩智浦集成NPU的第一个产品家族，MCX N94x和MCX N54x MCU系列中集成了恩智浦设计的用于实时推理的专用片上神经处理单元 (NPU)。据悉，与单独使用 CPU内核相比，片上NPU的ML吞吐量最高可提高 30 倍

TinyMaix RT-Thread

https://m.elecfans.com/article/2302927.html
TinyMaix:是矽速科技(Sipeed)利用两个周末的业余时间完成的项目，它是一款专为微控制器设计的轻量级开源机器学习库，面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。TinyMaix开源代码链接:https://github.com/sipeed/tinymaix。
TinyMaix作者已经做了一个RT-Thread的软件包r-tinymaix。可以在RT-Thread中工程中加入软件包即可以验证TinyMaix非常赞，可以让一个普普通通的单片机拥有AI能力，让嵌入式AI成本减低

TinyML

https://www.tinyml.org/
https://blog.csdn.net/wfing/article/details/106995562
https://yucheng.blog.csdn.net/article/details/107183870
TinyML 指的是在 mW 功率的微处理器上，实现机器学习的方法、工具和技术。它连接了物联网设备，边缘计算和机器学习。
TinyML 基金会在 2019 年组织了第一届峰会，这届峰会的成果如下：
TinyML 的技术硬件已经进入了实用性的阶段；
算法，网络以及低于 100KB 的 ML 模型，已经取得重大突破；视觉，音频的低功耗需求快速增长。
TinyML 将在以后几年，随着智能化的发展，获得更快的发展。这一领域也有着巨大的机会。

我该如何开始？
硬件： Arduino Nano 33 BLE Sense是用于在边缘部署机器学习模型的建议硬件。它包含一个运行频率为 64MHz 的 32 位 ARM Cortex-M4F 微控制器，具有 1MB 程序存储器和 256KB RAM。该微控制器提供足够的马力来运行 TinyML 模型。Arduino Nano 33 BLE Sense 还包含颜色、亮度、接近度、手势、运动、振动、方向、温度、湿度和压力传感器。它还包含一个数字麦克风和一个低功耗蓝牙 (BLE) 模块。该传感器套件对于大多数应用来说已经足够了。
机器学习框架：只有少数框架可以满足 TinyML 的需求。其中，TensorFlow Lite最受欢迎且拥有最多的社区支持。使用 TensorFlow Lite Micro，我们可以在微控制器上部署模型。
学习资源：由于TinyML是一个新兴领域，目前的学习资料并不多。但也有一些优秀的材料，例如 Pete Warden 和 Daniel Situnayake 的书“TinyML：在 Arduino 和超低功耗上使用 TensorFlow Lite 进行机器学习”、哈佛大学 Vijay Janapa Reddi 的 TinyML 课程以及 Digikey 关于 TinyML 的博客和视频。
这本书所有的项目是依赖于 TensorFlow Lite 在微控制器上的开发框架，所依赖的硬件环境，只有几十 kb 左右的存储空间。
项目
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro
原文链接：https://blog.csdn.net/wfing/article/details/106995562
文章中所有的代码都基于 TensorFlow Micro 上的代码。当然，代码中也包括许多注释，我们会一一的分析代码中的最关键的部分以及为何要这么实现。
TensorFlow Micro
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro
原文链接：https://blog.csdn.net/wfing/article/details/106995562

2. 项目流程
   实现基于微控制器的 ML 项目开发流程如下所示：
3. 获得简单数据集
4. 训练深度学习模型
5. 评估模型性能
6. 转换成设备上运行的模型
7. 将代码转换成二进制文件
8. 部署二进制文件到微控制器

MCU AI部署技术和方法

作者 李冬冬1，林金龙2
Peter Warden等口1通过7步将TensorFlow I。ite框架深度网络模型部署在MCU上，成功在MCU上实现推理功能。图1是PeterWarden等在MCU上部署深度网络模型的步骤。其中步骤①～③是在服务器和PC上训练和验证深度模型；步骤④将已经验证源程序集成到工程中，生成可以在MCU上运行的二进制程序。
Bharath Sudharsan等提m资源受限的神经网络(Resource Constrained Edge．Neu—
ral Networks RCE—NN)01j设计流程．将在MCU上部署深度网络模型的过程分为5步：①构建并训练模型，确定模型大小、负载、操作和量化方式；②在可接受的精度损失前提下。进行模型转换和量化。降低模型大小，节省内存．降低计算需求；③将模型的量化版本转换为c语言数组，并将数组与应用主程序融合；④
构建二进制可执行程序文件；⑤将构建的二进制可执行程序文件写入MCU的Flash上，完成模型部署。
在ST[11方案中。将在MCU上部署深度网络模型的过程分为5步：获取数据、清洗数据和构建深度网络模型、面向MCU进行模型转换和优化、对转换和优化后的模型进行再训练和分析、利用开发工具将模型转换成C源程序并生成二进制文件。Renesas“将过程分为4步：利用深度学习框架构建和训练模型、模型转换、模型验证，以及在MCU上实现推理
在RCE—NN“方案中．第1步对应于图1中的步骤①～③。第2步与网1中的步骤④相对应。第3～5步与图1中的步骤⑤～⑦的内容相同。在ST卅方案中。第1～4步与图1中的步骤①～④相同，第5步实现图1中步骤⑤～⑦的功能。在Renesas[_”方案中，第1步对应于图1中的步骤①～③．第2和3步对应于图l中的步骤④，第4步对应于图l中的步骤⑤～⑦。
可见。不同MCU AI部署方案的过程和工作内容基本相同。可以概括为三步：训练验证模型、模型转换、生成二进制程序并部署。

CMSIS-NN与TensorFlow Lite

Arm在中间做了一个标准化的接口优化。上面直接去对接算法，下面去对接具体的硬件。这就把AI机器学习当做是一个以前的通讯库，或者是API来用，就可以了。图4是具体应用的流程。CMSIS-NN在ortex-M
上来实现的软件库 ， 是 在2018年1月发布的，是开源的 ， 你可以看到所有源代码，因此不会存在安全、自主可控的困惑。
片分别是Cortex-M4和Cortex-M33的芯片 ， 在 做 CIFAR-10 时 ，TensorFlow Lite（注：Google
提供的嵌入式版本的CNN模型）用约120 ms才能完成某个识别；CMSIS-NN只需要20 ms左右。CMSIS-NN一直在更新，基本上每个季度有优化版。-《Arm MCU在边缘AI落地的方法鲁 冰 （《电子产品世界》编辑）》

02 TinyML学习

官网学习

https://www.tinyml.org/
https://www.tinyml.org/news/tinyml-deployment-working-group-white-paper
有一个开源项目
https://github.com/edgeimpulse/firmware-syntiant-tinyml
看了半天也没看到有用的学习资料，之后有一片文档：
《TinyML in 2024: Machine Learning at the Edge》https://research.aimultiple.com/tinyml/
提到了How to implement TinyML?
There are a couple of machine learning frameworks that support TinyML applications. These are:
也就是TensorFlow Lite支持TinyML，所以重点要研究TensorFlow Lite
●https://www.tensorflow.org/lite
●https://pytorch.org/mobile/home/
●https://www.edgeimpulse.com/
If you want to read more on analytics and computing on edge devices, check our articles:
●https://research.aimultiple.com/edge-analytics/
●https://research.aimultiple.com/iot-analytics/

MCU嵌入式AI开发笔记

03 Tensorflow lite micro学习

https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers
https://github.com/tensorflow/tflite-micro
首先我们把代码下载下来。
$ git clone https://github.com/tensorflow/tflite-micro.git
之后有几个网站，逐一学习了解：
1、https://tensorflow.google.cn/lite?hl=sv
2、https://github.com/tensorflow/tflite-micro

TensorFlow Lite tensorflow.google.cn/lite 学习

指南

开发工作流程
以下指南介绍了该工作流程的每个步骤，并提供了进一步说明的链接：
注意：若要让性能、模型大小和准确率达到理想的平衡状态，请参阅https://tensorflow.google.cn/lite/performance/best_practices?hl=sv指南。1. 创建 TensorFlow Lite 模型
TensorFlow Lite 模型以名为 https://google.github.io/flatbuffers/ 的专用高效可移植格式（由“.tflite”文件扩展名标识）表示。与 TensorFlow 的协议缓冲区模型格式相比，这种格式具有多种优势，例如可缩减大小（代码占用的空间较小）以及提高推断速度（可直接访问数据，无需执行额外的解析/解压缩步骤），这样一来，TensorFlow Lite 即可在计算和内存资源有限的设备上高效地运行。
TensorFlow Lite 模型可以选择包含元数据，并在元数据中添加人类可读的模型说明和机器可读的数据，以便在设备推断过程中自动生成处理前和处理后流水线。如需了解详情，请参阅https://tensorflow.google.cn/lite/convert/metadata?hl=sv。
您可以通过以下方式生成 TensorFlow Lite 模型：
使用现有的 TensorFlow Lite 模型：若要选择现有模型，请参阅 https://tensorflow.google.cn/lite/examples?hl=sv。模型可能包含元数据，也可能不含元数据。
创建 TensorFlow Lite 模型：使用 https://tensorflow.google.cn/lite/guide/model_maker?hl=sv，利用您自己的自定义数据集创建模型。默认情况下，所有模型都包含元数据。
将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型：使用 https://tensorflow.google.cn/lite/convert/index?hl=sv 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。在转换过程中，您可以应用https://tensorflow.google.cn/lite/performance/post_training_quantization?hl=sv等https://tensorflow.google.cn/lite/performance/model_optimization?hl=sv措施，以缩减模型大小和缩短延时，并最大限度降低或完全避免准确率损失。默认情况下，所有模型都不含元数据。
2. 运行推断
推断是指在设备上执行 TensorFlow Lite 模型，以便根据输入数据进行预测的过程。您可以通过以下方式运行推断，具体取决于模型类型：
不含元数据的模型：使用 https://tensorflow.google.cn/lite/guide/inference?hl=sv API。在多种平台和语言（如 Java、Swift、C++、Objective-C 和 Python）中均受支持。
包含元数据的模型：您可以使用 https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/overview?hl=sv以利用开箱即用的 API，也可以使用 https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/lite_support?hl=sv构建自定义的推断流水线。在 Android 设备上，用户可以使用 https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/codegen?hl=sv#mlbinding 或 https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/codegen?hl=sv#codegen 自动生成代码封装容器。仅在 Java (Android) 中受支持，我们正在努力使其在 Swift (iOS) 和 C++ 中受支持。
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