本篇將是系列文章的最后一篇，在MCU上進行實際的部署。 小編就不再給大家復習歷史了，直接開始正題。如果想溫習前兩部分內容，請點擊此處和此處。

首先給大家介紹一下我們將要使用的離線Flash燒寫工具，名為JFlashLite，他有一個兄弟叫JFLash，既然是Lite就是輕量版本的JFlash工具。

當然，需要大家自行下載Segger Jlink工具包。是的，我們需要一條JLink。隨后找到JFlashLite工具，他長這樣（請忽略這里的1176，我們還沒有配置）：

比起下圖他的哥哥JFlash，是不是很清爽的界面：

當然，我們今天的主角是JFlashLite，稍后會介紹如何進行配置并下載

程序編寫

工具介紹完了，下面正式開始編寫配套程序，所使用的平臺是i.MX RT1060, 開發板是IMXRT1060EVKB：

劃分FLASH以及sdram區域，sdram區域負責加載flash中內容，加速內存訪問：我們的開發板上有一個8MB的Flash，內存映射地址為0x60000000，首先保留1MB的頭部區域以存儲代碼，其作用后續會提到。那么我們就剩下7MB大小的空間，由于數據一般較大，劃分4MB作為數據存儲區，剩下的3MB存儲模型。同樣的，在sdram區域，內存映射地址為0x80000000也同樣開辟這樣大的兩塊內存區，不過，為了防止數據溢出，我們僅針對于sdram區域，在數據區和模型區中間插入256B的數據保護區，并填充0xdeadbeef，最終的內存布局如下：

Flash上內存分配

Sdram內存分配

利用JflashLite工具進行燒寫：

打開JFlashLite工具點擊…選擇器件為1062xxxxA：

選擇對應的數據文件以及模型進行燒寫，燒寫地址要依據上述定義的分配，即模型數據燒寫到0x60100000，圖像數據燒寫到0x60400000：

選擇好之后，點擊Program Device即可進行燒寫；針對于模型數據，yao注意將以.tflite結尾的模型文件，重命名為.bin文件。

Scf文件編寫，主要考慮到，運行時，將flash中的數據，拷貝到sdram中，以提高運行速度，這里聲明兩個區域負責存儲ER_tflite_model以及ER_test_data

#define m_text_start                   0x80000400
#define FLASH_LOAD 7 * 1024 * 1024
LR_m_text m_interrupts_start m_text_start+m_text_size-m_interrupts_start {   ; load region size_region
  VECTOR_ROM m_interrupts_start FIXED m_interrupts_size { ; load address = execution address
    * (.isr_vector,+FIRST)
  }
  ER_m_text m_text_start FIXED m_text_size - FLASH_LOADER_SIZE { ; load address = execution address
    * (InRoot$$Sections)
    .ANY (+RO)
  }
 
#if (defined(FLASH_LOAD))
  ER_ test_data +0 EMPTY 4 * 1024 * 1024 {}
  ER_PLACEHOLDER1 +0 EMPTY FILL 0xdeadbeef 256{} 
  ER_tflite_model +0 EMPTY 3 * 1024 * 1024 {}  
  ER_PLACEHOLDER2+0 EMPTY FILL 0xdeadbeef 256{}
  ER_EMPTY m_text_start + m_text_size EMPTY 0{}
#endif

主代碼編寫，針對于邊界溢出檢測代碼，簡單起見，只檢測首地址處值，不同則表示溢出，死循環等待

typedef struct {
uint32_t n, h, w, c;
uint8_t data[0];
}data_t;
// use a split area, total 7MB:
// tflite model 3MB
// img_data 4MB
#define FLASH_BASE (0x60100000)
#define MB(x)  (x * 1024 * 1024)

#define lr_model_data_len (MB(3))
#define lr_model_data  FLASH_BASE
#define lr_model_data_end (lr_model_data + lr_model_data_len)

#define lr_img_data_len  (MB(4))
#define lr_img_data  (lr_model_data_end)  // 0x60200000
#define lr_img_data_end (lr_img_data + lr_img_data_len)

// declare the sdram memory
extern uint8_t Image$$ER_tflite_model$$ZI$$Base[];
#define model_data Image$$ER_tflite_model$$ZI$$Base

extern uint8_t Image$$ER_test_data$$ZI$$Base[];
#define img_data Image$$ER_test_data$$ZI$$Base

extern uint8_t Image$$ER_PLACEHOLDER1$$ZI$$Base[];
#define PLACEHOLDER1 Image$$ER_PLACEHOLDER1$$ZI$$Base

extern uint8_t Image$$ER_PLACEHOLDER2$$ZI$$Base[];
#define PLACEHOLDER2 Image$$ER_PLACEHOLDER2$$ZI$$Base

#define DO_MEMCPY(name) memcpy((void*)name, (void*)lr_##name, lr_##name##_len)
#define PRE_INIT() 
    do{ 
DO_MEMCPY(model_data);
DO_MEMCPY(img_data); 
            while(0xdeadbeef != *(uint32_t*) PLACEHOLDER1) ;   
                         while(0xdeadbeef != *(uint32_t*) PLACEHOLDER2) ;          
    }while(0);

定義好了一些宏之后，就是模型的初始化函數：

void tflite_engine_init(){
#ifdef FLASH_LOAD
PRE_INIT()
#endif
SysTick_Config(CLOCK_GetCoreSysClkFreq() / 1000);
MODEL_AllocateTensor((void*)tensorArena, sizeof(tensorArena));
if (MODEL_Init(model_data) != kStatus_Success)
    {
        PRINTF("Failed initializing model");
        for (;;) {}
    }
}

測試數據如何獲取呢，利用我們剛才定義的data_t結構體：

data_t *image = (data_t*)img_data;
image_data_ptr = image->data;

這樣，我們就拿到了存儲在flash并且已經被搬運到了sdram上的數據了，接下來就是編譯運行了。

實際運行與測試

測試時候，要注意首先確保我們的開發板已經是XIP啟動，即從Nor Flash啟動，并且保證在flash的頭部，燒寫過一個完整的可執行鏡像，比如hello_world程序，其中會包含Flash的一些配置信息，這一步小編就不再舉例，還請大家自行準備。

這樣，我們的BootRom會據此幫我們配置好Flash，程序中就不用手動調用Flash的初始化代碼了。

還要注意，代碼要全部運行在SDRAM或是其他介質上，因為我們已經將flash據為己有了。

下面是內存鏡像的樣子，首先是model：

再者是測試數據，前四個uint32類型的數據剛好是小編這里定義的數據長度100張128*128*3的rgb彩色圖：

連上板子和PC，并打開串口控制臺即可查看輸出結果，小編所選用的模型是一個水果識別的模型，下面是最后一組數據的輸出結果，證明我們的程序運行成功！

展望

當然，小編給大家分享的這個方法，不僅可以應用在神經網絡AI推理上，可以當作一個低配版的flashloader，以供大家靈活地更新靜態數據資源。