[转载] 续学习_STM32CubeMX 将升级为 STM32CubeMX.AI
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 楼主 | 发布于 2018-05-15 | 只看楼主
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续学习_STM32CubeMX 将升级为 STM32CubeMX.AI

 在2018的峰会间隙,官方播放了一个视频关于CubeMX工具的,这是一个无疑是一个重要信息。未来的ST开发工具可以将人工智能的数据/结果作为数据源潜入到诸位的硬件开发平台上,官方的只找到一个关于CubeMX.AI的pdf文档,言简意赅的只由4页胶片,截图如下:


1、将您预先训练的神经网络依赖框架输入STM32 CUBMEX。
2、STM32优化库自动快速生成代码
3、STM32 CUBMEXX.AI保证了与最先进的深度学习设计框架的互操作性。


现成的深度学习设计框架可用于训练和创建人工神经网络。
keras、Lasagne、TensorFlow 、 caffe/caffe2、N2D2、Theano、CNTK等深度学习框架
常见框架的简洁;

Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

Lasagne是 Theano 中的一个轻量级库.

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。

Caffe/Caffe2,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架,在视频、图像处理方面应用较多。

Theano 基于 Python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于 NumPy)。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于 GPU 或 CPU。

Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。


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楼主 | 回复于 2018-05-15 沙发

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楼主 | 回复于 2018-05-15 2#

越是简单的几幅图背后的信息量和学习两陡然庞大~~~

这将还是不是我曾经认识的单片机呢?
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回复于 2018-05-15 3#

好久没玩STM32了,技术更新太快
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回复于 2018-05-15 4#

多谢分享!!
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回复于 2018-05-15 5#

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