Serwisy partnerskie:
Close icon
Serwisy partnerskie

Obsługa sieci neuronowych DQNN w środowisku STM32Cube.AI firmy STMicroelectronics

Niedawno firma STMicroelectronics zaprezentowała najnowszą wersję środowiska STM32Cube.AI (7.2.0). Lista zmian tej wersji obejmuje m.in. wprowadzenie obsługi sieci neuronowych o głębokiej kwantyzacji (ang. Deeply Quantized Neural Network - DQNN).
Article Image

Dzięki środowisku STM32Cube.AI, możliwością stała się implementacja sieci neuronowych DQNN w mikrokontrolerach STM32. W tym celu środowisko generuje zoptymalizowany kod języka C. Obecna wersja STM32Cube.AI (7.2.0) stanowi wsparcie dla bibliotek: qKeras i Larq. Wersja ta uwzględnia: modele TensorFlow 2.9, nowe algorytmy uczenia maszynowego oraz nowe operatory Open Neural Network eXchange (ONNX). Korzystając z STM32Cube.AI 7.2.0 można tworzyć bogate rozwiązania. Wymagana dla nich moc obliczeniowa, zajętość pamięci oraz opóźnienia są bardzo małe. Jest to zauważalne szczególnie w przypadku rdzeni: Cortex M7-M33 i Cortex-A7 firmy ARM.

Więcej informacji pod adresami: link 1, link 2, link 3 i link 4 (dwa ostatnie linki to playlisty YouTube) oraz na poniższych filmach.

Tematyka materiału: DQNN, sieci neuronowe, STM32, STM32Cube.AI, STMicroelectronics, TensorFlow,
AUTOR
Źródło
newsroom.st.com
Udostępnij
Oceń najnowsze wydanie EdW
Wypełnij ankietę i odbierz prezent
UK Logo
Elektronika dla Wszystkich
Zapisując się na nasz newsletter możesz otrzymać GRATIS
najnowsze e-wydanie magazynu "Elektronika dla Wszystkich"