继续学习_STM32CubeMX 将升级为 STM32CubeMX.AI

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wolfgang2015 发布时间：2018-4-27 00:21

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本帖最后由 wolfgang2015 于 2018-4-27 00:29 编辑

在2018的峰会间隙，官方播放了一个视频关于CubeMX工具的，这是一个无疑是一个重要信息。未来的ST开发工具可以将人工智能的数据/结果作为数据源潜入到诸位的硬件开发平台上，官方的只找到一个关于CubeMX.AI的pdf文档，言简意赅的只由4页胶片，截图如下：

1、将您预先训练的神经网络依赖框架输入STM32 CUBMEX。
2、STM32优化库自动快速生成代码
3、STM32 CUBMEXX.AI保证了与最先进的深度学习设计框架的互操作性。

现成的深度学习设计框架可用于训练和创建人工神经网络。
keras、Lasagne、TensorFlow 、 caffe/caffe2、N2D2、Theano、CNTK等深度学习框架
常见框架的简洁；

Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

Lasagne是 Theano 中的一个轻量级库.

TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。

Caffe/Caffe2，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，在视频、图像处理方面应用较多。

Theano 基于 Python，是一个擅长处理多维数组的库（这方面它类似于 NumPy）。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。

Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。