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我已经从 Digikey“tinyML:开始使用 STM32 X-CUBE-AI | Digi-Key Electronics”参考中关注了 stm32 的这个 tinyML,并且在我上传 tfLitemodel 后单击“分析”按钮时在 STM32CubeMX 中没有错误.
后来我试过这个 将 tensorflow 导入为 tf 从 tensorflow.keras.layers 导入 * 从 tensorflow.keras.models 导入顺序模型 从 tensorflow.keras.optimizers 导入 Adam,RMSprop 将 numpy 导入为 np input1 = 输入(形状=(1,)) input2 = 输入(形状=(1,)) 输入=连接()([输入1,输入2]) x = 密集 (2)(输入) x = 密集 (1)(x) 模型=模型(输入=[输入1,输入2],输出=x) 模型.总结() 模型.编译( 优化器 = RMSprop(lr=0.02,rho=0.9,epsilon=None,decay=0), 损失='mean_squared_error' ) x1=np.array([2600, 3000, 3200, 3600, 4000 ,4100]) x2=np.array([3.0 ,4.0,4.0,3.0, 5.0,6.0]) y=np.array([550000,565000,610000, 595000,760000,810000]) 历史 = model.fit([x1, x2], y,epochs=500) model.predict([np.array([3000]),np.array([4])]) python 代码执行无误,甚至预测工作正常。然而,当我在 stm32cubeMX 中上传这个 tfLite 模型并点击“分析”按钮时,我得到“内部错误:unpack_from 需要至少 4 个字节的缓冲区” PS:我用的是stm32 x-cube-ai:5.1.2版本 此外,参考代码使用顺序模型,而我的代码没有 |
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1个回答
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使用最新版本的 stm32 x-cube-ai (ie) 7.2.version
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请教:在使用UDE STK时,单片机使用SPC560D30L1,在配置文件怎么设置或选择?里面只有SPC560D40的选项
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