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关于RT-AK开源轻松实现一键部署AI模型至RT-Thread解析

RTThread物联网操作系统 2021-04-26 18:07 次阅读

RT-AK 简介

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

RT-AK 是 RT-Thread 团队为 RT-Thread 实时操作系统所开发的 AI 套件,能够一键将 AI 模型部署到 RT-Thread 项目中,让用户可以 在统一的 API 之上进行业务代码开发,又能在目标平台上获得极致优化的性能,从而更简单方便地开发端侧 AI 应用程序。

在 RT-AK 支持下,仅需要一行命令,python aitools.py --model xxx.。.,即可将 AI 模型部署到 RT-Thread 系统中:

详细的命令请查阅:[如何运行 aitools.py](# step1 运行 rt_ai_tools/aitools.py)

开源链接:https://github.com/RT-Thread/RT-AK

示例DEMO

本教程 RT-AK 适配目标平台:STM32

以下项目为 RT-AK 的示例 Demo,基于 ART-PI 硬件平台和 Mnist 数据集。

1. 准备工作

Windows 10

Python 》= 3.7

准备以下四份重要重要重要的材料:

88b83934-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

1.1 X-CUBE-AI 介绍

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 将会更新

X-CUBE-AI 是 STM32Cube.AI 生态系统的 STM32Cube 扩展软件包的一部分,能够自动转换预训练的神经网络

88ec7302-a4b0-11eb-aece-12bb97331649.png

X-CUBE-AI

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

下载界面

1.2 X-CUBE-AI 解压

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

下载后的文件夹界面

其中:

stm32ai-windows-5.2.0.zip 是我们所需要,该文件夹里面存放的是 X-CUBE-AI 模型转换软件:stm32ai

STMxxx.pack 是 STM32Cube.AI 的静态库文件,无需解压,已经存在。

解压 stm32ai-windows-5.2.0.zip 。

例:在这里我将其解压到:D:Program Files (x86)stm32ai-windows-5.2.0 ,可以在该路径下看见有一个 windows 文件夹。

记下该路径,重要重要重要

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

STM32: X-CUBE-AI 解压路径

1.3 ART-PI BSP

先打开 RT-Thread Studio

新建 ART-PI BSP

如果在开发板的地方,没有找到 STM32H750-RT-ART-PI,请查阅:

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

RT-Thread Studio 新建 ART-PI

2. 执行步骤

Step1 运行 rt_ai_tools/aitools.py

代码将会自动使用 STM32Cube.AI 的模型转换工具,获得一个集成了 AI 的 BSP

对,就是这么硬核,一步肝到位!

内部的流程请看源码或者 plugin_stm32 仓库下的 readme 文档

运行命令

进入 edge-ai/RTAK/tools 路径,运行 aitools.py。

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

1# 运行命令

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

运行到该步骤操作已经结束,后续是补充说明。

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

运行命令其他参数补充说明

1# 指定转换模型的名称,--model_name 默认为 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# 保存运行 stm32ai 线程过程中产生的文件,--clear 默认为空

5# 如果存在,则将会删除 `stm32ai` 运行时产生的工作文件夹,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# 指定保存运行日志, --log 默认为空

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# 指定保存的文件夹名称,--stm_out 默认是当天时间,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 默认是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》

运行参数详细说明

主函数参数部分

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

STM32 平台插件参数部分

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

Step2 编译和烧录

本教程仅展示 RT-Thread Studio 编译,另外还支持以下几种编译方式:

Keil

基于 RT-Thread Env 的 Scons

不基于 RT-Thread Env 的Scons

RT-Thread Studio 编译和烧录

在 RT-Thread Studio 中,找到项目工程,右键,

更新软件包 + 刷新工程,

然后编译(),

最后烧录加显示。

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

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

编译成功

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

这时候你就已经成功获得了一个集成了 AI 和 RT-Thread 的新的 ART-Pi BSP,

就可以RT-Thread 系统上做应用开发啦。

示例应用代码提供

我们提供了一份运行模型推理的示例代码 mnist_app.c:

下载解压,放置到 /applications 路径下

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

选中 RT-Thread Studio 中的 项目工程,右击刷新

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

编译烧录,

输入命令:mnsit_app

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

3. 完整的示例工程
编辑:lyn

原文标题:RT-Thread AI kit开源:轻松实现一键部署AI模型至 RT-Thread

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