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關于RT-AK開源輕松實現一鍵部署AI模型至RT-Thread解析

RTThread物聯網操作系統 ? 來源:RTThread物聯網操作系統 ? 作者:RTThread物聯網操作 ? 2021-04-26 18:07 ? 次閱讀

RT-AK 簡介

RT-AK: RT-Thread AI kit,RT-Thread AI 套件

RT-AK 是 RT-Thread 團隊為 RT-Thread 實時操作系統所開發的 AI 套件,能夠一鍵將 AI 模型部署到 RT-Thread 項目中,讓用戶可以 在統一的 API 之上進行業務代碼開發,又能在目標平臺上獲得極致優化的性能,從而更簡單方便地開發端側 AI 應用程序。

在 RT-AK 支持下,僅需要一行命令,python aitools.py --model xxx.。.,即可將 AI 模型部署到 RT-Thread 系統中:

詳細的命令請查閱:[如何運行 aitools.py](# step1 運行 rt_ai_tools/aitools.py)

開源鏈接:https://github.com/RT-Thread/RT-AK

示例DEMO

教程 RT-AK 適配目標平臺:STM32

以下項目為 RT-AK 的示例 Demo,基于 ART-PI 硬件平臺和 Mnist 數據集。

1. 準備工作

Windows 10

Python 》= 3.7

準備以下四份重要重要重要的材料:

1.1 X-CUBE-AI 介紹

TO DO LIST: 最新的版本是 V6.0.0,目前使用的是 V5.2.0,稍后的 RT-AK 將會更新

X-CUBE-AI 是 STM32Cube.AI 生態系統的 STM32Cube 擴展軟件包的一部分,能夠自動轉換預訓練的神經網絡

X-CUBE-AI

88fbefe4-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

下載界面

1.2 X-CUBE-AI 解壓

893b74d4-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

下載后的文件夾界面

其中:

stm32ai-windows-5.2.0.zip 是我們所需要,該文件夾里面存放的是 X-CUBE-AI 模型轉換軟件:stm32ai

STMxxx.pack 是 STM32Cube.AI 的靜態庫文件,無需解壓,已經存在。

解壓 stm32ai-windows-5.2.0.zip 。

例:在這里我將其解壓到:D:Program Files (x86)stm32ai-windows-5.2.0 ,可以在該路徑下看見有一個 windows 文件夾。

記下該路徑,重要重要重要

896b21fc-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

STM32: X-CUBE-AI 解壓路徑

1.3 ART-PI BSP

先打開 RT-Thread Studio

新建 ART-PI BSP

如果在開發板的地方,沒有找到 STM32H750-RT-ART-PI,請查閱:

897a003c-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

RT-Thread Studio 新建 ART-PI

2. 執行步驟

Step1 運行 rt_ai_tools/aitools.py

代碼將會自動使用 STM32Cube.AI 的模型轉換工具,獲得一個集成了 AI 的 BSP

對,就是這么硬核,一步肝到位!

內部的流程請看源碼或者 plugin_stm32 倉庫下的 readme 文檔

運行命令

進入 edge-ai/RTAK/tools 路徑,運行 aitools.py。

89913680-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

1# 運行命令

2python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》 --clear

3

4# 示例

5python aitools.py --project=“D:RT-ThreadStudioworkspace est” --model=“。/Models/keras_mnist.h5” --platform=stm32 --ext_tools=“D:Program Files (x86)stm32ai-windows-5.2.0windows” --clear

運行到該步驟操作已經結束,后續是補充說明。

899b3356-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

運行命令其他參數補充說明

1# 指定轉換模型的名稱,--model_name 默認為 network

2python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --model_name=《model_name》 --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》

3

4# 保存運行 stm32ai 線程過程中產生的文件,--clear 默認為空

5# 如果存在,則將會刪除 `stm32ai` 運行時產生的工作文件夾,即`--stm_out`

6python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》

7

8# 指定保存運行日志, --log 默認為空

9python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --log=。/log.log --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》

10

11# 指定保存的文件夾名稱,--stm_out 默認是當天時間,比如 ‘。/20210223’

12python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》 --stm_out 《new_dir》

13

14# 指定生成的 c-model 名,--c_model_name 默認是network

15python aitools.py --project=《your_project_path》 --model=《your_model_path》 --platform=stm32 --ext_tools=《your_x-cube-ai_path》 --c_model_name=《new_model_name》

運行參數詳細說明

主函數參數部分

89a5107e-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

STM32 平臺插件參數部分

89b0b1cc-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

Step2 編譯和燒錄

本教程僅展示 RT-Thread Studio 編譯,另外還支持以下幾種編譯方式:

Keil

基于 RT-Thread Env 的 Scons

不基于 RT-Thread Env 的Scons

RT-Thread Studio 編譯和燒錄

在 RT-Thread Studio 中,找到項目工程,右鍵,

更新軟件包 + 刷新工程,

然后編譯(),

最后燒錄加顯示。

89c46dc0-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

8a366f88-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

編譯成功

8a465506-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

這時候你就已經成功獲得了一個集成了 AI 和 RT-Thread 的新的 ART-Pi BSP,

就可以RT-Thread 系統上做應用開發啦。

示例應用代碼提供

我們提供了一份運行模型推理的示例代碼 mnist_app.c:

下載解壓,放置到 /applications 路徑下

8a786d66-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

選中 RT-Thread Studio 中的 項目工程,右擊刷新

8a89604e-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

編譯燒錄,

輸入命令:mnsit_app

8ac2bdee-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

3. 完整的示例工程
編輯:lyn

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原文標題:RT-Thread AI kit開源:輕松實現一鍵部署AI模型至 RT-Thread

文章出處:【微信號:RTThread,微信公眾號:RTThread物聯網操作系統】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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