怎么在stm32上跑本身的神经网络

此教程为现在全网为数不多用于使用STM32实时跑神经网络结果输出的教程，不涉及原理讲解，只为资助想在stm32上使用神经网络的朋友
基本步骤为先跑出神经网络得到xxx.h5文件，然后用cubemx把h5文件移植到stm32中，然后初始化设置输入输出，实时输入数据进行神经网络检测，需要做的工作主要有：会写或者会改神经网络代码，输出.h5文件（使用Tesoroflow产生得有版本要求，太高得大概不行），使用cubemx来移植到stm32上；初始化输入输出来使之能把数据输入到神经网络进行运算。
1、 自行上网查询stm32AI教程，网上90%的教程会教到能把官方例程跑出来，使用cubemx进行验证（跑不出来，检查步骤有无错误，时钟设置是否精确，串口设置是否精确）
2、 但如果想实时跑数据进行神经网络检测，在Cubemx上能验证是没有用的，需要在代码中设置输入输出。
3、 根据我给得输入输出初始化函数来进行初始化本身得输入输出参数，然后进行验证。

使用STM32跑神经网络需要的初始化代码：

1. static void AI_Run(float* pIn, float* pOut)   //神经网络实时计算代码，填入输入输出数组即可
2. {
3.         ai_i32 batch;
4.         ai_error err;
6.         /* 1 - Create the AI buffer IO handlers with the default definition */
7.         ai_buffer ai_input[AI_NETWORK_IN_NUM] = AI_NETWORK_IN;
8.         ai_buffer ai_output[AI_NETWORK_OUT_NUM] = AI_NETWORK_OUT;
10.         /* 2 - Update IO handlers with the data payload */
11.         ai_input[0].n_batches = 1;
12.         ai_input[0].data = AI_HANDLE_PTR(pIn);
13.         ai_output[0].n_batches = 1;
14.         ai_output[0].data = AI_HANDLE_PTR(pOut);
16.         batch = ai_network_run(network, ai_input, ai_output);
18.         if (batch != 1) {
19.                 err = ai_network_get_error(network);
20.                 printf("AI ai_network_run error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
21. //                Error_Handler();
22.         }
23. }
26. static void AI_Init(ai_handle w_addr, ai_handle act_addr) //初始化代码
27. {
28.         ai_error err;
29.         printf("AI_NETWORK_IN_NUM=%d AI_NETWORK_OUT_NUM=%d\r\n", AI_NETWORK_IN_NUM, AI_NETWORK_OUT_NUM);
30.         /* 1 - Create an instance of the model */
31.         err = ai_network_create(&network, AI_NETWORK_DATA_CONFIG);
32.         if (err.type != AI_ERROR_NONE) {
33.                 printf("ai_network_create error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
34. //                Error_Handler();
35.         }
37.         /* 2 - Initialize the instance */
38.         const ai_network_params params = AI_NETWORK_PARAMS_INIT(
39.                 AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(w_addr),
40.                 AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(act_addr)
41.         );
43.         if (!ai_network_init(network, &params)) {
44.                 err = ai_network_get_error(network);
45.                 printf("ai_network_init error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
46. //                Error_Handler();
47.         }
48. }

复制代码

給出一个可参考的伪代码(参考使用方式，以下代码无法直接跑，只是示意)实例：

2. #include "sys.h"
3. #include "delay.h"
5. /*bsp*/
6. #include "usart.h"
7. #include "led.h"
8. #include "key.h"
9. #include "timer.h"
10. #include "adc.h"
11. #include "arc_de.h"
12. #include "main.h"
13. #include "crc.h"
14. #include "usart.h"
15. #include "gpio.h"
16. #include "app_x-cube-ai.h"
19. /*宏定义*/
22. /**********************全局变量****************************/
23. float team_data[3] = { 0 };
24. float   Arc_data[DATASIZE][3] = { 0 }, FFt_Out[DATASIZE / 2] = { 0 }, minValue = 3, maxValue = 0, F_maxValue = 0, FFt_Out1[DATASIZE / 2] = { 0 }, Freqy = 0;
25. u16 adcx, i = 0;
26. u16 n = 0, m = 0;
27. float F_rate[3] = { 0 };
28. /* Reference index at which max energy of bin ocuurs */
29. uint32_t Index = 0;
33. struct  arc_eigenvalue arc_eig;
34. ai_handle network = AI_HANDLE_NULL;
35. /**********************函数申明****************************/
36. static void AI_Init(ai_handle w_addr, ai_handle act_addr);
37. static void AI_Run(float* pIn, float* pOut);
41. void hard_init(void)
42. {
44. }
45. int main(void)
46. {
48.         arm_rfft_fast_instance_f32 S;
49.   float aiInData[row][AI_NETWORK_IN_1_SIZE] = {};
50.   float aiOutData[AI_NETWORK_OUT_1_SIZE];
51.         ai_u8 activations[AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS_SIZE];
52.   hard_init();
53. //初始化AI
55.   MX_CRC_Init();
56.   MX_X_CUBE_AI_Init();
57.   AI_Init(ai_network_data_weights_get(), activations);
59. delay_ms(1);
63.         while (1)
64.         {
65.            AI_Run(aiInData[i], aiOutData);//实时运行
66.         }
68. }
73. #ifdef  USE_FULL_ASSERT
77. static void AI_Run(float* pIn, float* pOut)
78. {
79.         ai_i32 batch;
80.         ai_error err;
82.         /* 1 - Create the AI buffer IO handlers with the default definition */
83.         ai_buffer ai_input[AI_NETWORK_IN_NUM] = AI_NETWORK_IN;
84.         ai_buffer ai_output[AI_NETWORK_OUT_NUM] = AI_NETWORK_OUT;
86.         /* 2 - Update IO handlers with the data payload */
87.         ai_input[0].n_batches = 1;
88.         ai_input[0].data = AI_HANDLE_PTR(pIn);
89.         ai_output[0].n_batches = 1;
90.         ai_output[0].data = AI_HANDLE_PTR(pOut);
92.         batch = ai_network_run(network, ai_input, ai_output);
94.         if (batch != 1) {
95.                 err = ai_network_get_error(network);
96.                 printf("AI ai_network_run error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
98.         }
99. }
102. static void AI_Init(ai_handle w_addr, ai_handle act_addr)
103. {
104.         ai_error err;
105.         printf("AI_NETWORK_IN_NUM=%d AI_NETWORK_OUT_NUM=%d\r\n", AI_NETWORK_IN_NUM, AI_NETWORK_OUT_NUM);
106.         /* 1 - Create an instance of the model */
107.         err = ai_network_create(&network, AI_NETWORK_DATA_CONFIG);
108.         if (err.type != AI_ERROR_NONE) {
109.                 printf("ai_network_create error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
111.         }
113.         /* 2 - Initialize the instance */
114.         const ai_network_params params = AI_NETWORK_PARAMS_INIT(
115.                 AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(w_addr),
116.                 AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(act_addr)
117.         );
119.         if (!ai_network_init(network, &params)) {
120.                 err = ai_network_get_error(network);
121.                 printf("ai_network_init error - type=%d code=%d\r\n", err.type, err.code);
123.         }
124. }

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