TensorFlow Lite Micro

说明

本页记录在 STM32 平台上搭建 TensorFlow Lite Micro 示例环境的过程.
内容偏向旧版 mbed + GCC_ARM 工具链, 实际使用时需结合当前官方仓库与板卡支持情况校对.

搭建环境

TensorFlow Lite: https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers

搭建参考: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro/examples/hello_world#deploy-to-STM32F746

主机操作系统: ubuntu20
开发板: STM32f746 NG DISCO

pip3 install --user mbed-cli mercurial

设置 gnu gcc 工具链:
    mbed config -G GCC_ARM $HOME/programs/gcc-arm-none-eabi-9-2020-q2-update/bin

mbed config --list

下载TensorFlow源码:
    git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

生成basic的项目:
    cd tensorflow
    make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=mbed TAGS="CMSIS disco_f746ng" generate_hello_world_mbed_project

会生成目录 mbed:
    cd tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/mbed_cortex-m4/prj/hello_world/mbed

mbed环境:
    mbed config root .
    mbed deploy

    pip3 install -r mbed-os/requirements.txt --user

    执行下面的snippet, 修改默认的C++98到C++11
    python -c 'import fileinput, glob;
    for filename in glob.glob("mbed-os/tools/profiles/*.json"):
        for line in fileinput.input(filename, inplace=True):
            print line.replace("\"-std=gnu++98\"","\"-std=c++11\", \"-fpermissive\"")'

    mbed compile -m DISCO_F746NG -t GCC_ARM

    生成文件:
        ./BUILD/DISCO_F746NG/GCC_ARM/mbed.bin

    把这个文件烧写到 DISCO_F746NG 上就可以了

我使用的安装stlink工具, https://github.com/stlink-org/stlink/releases
包括: st-flash st-info st-util
    sudo apt install stlink-tools

烧写:
    st-flash write ./BUILD/DISCO_F746NG/GCC_ARM/mbed.bin 0x8000000

Keyboard shortcuts

学习笔记

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