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嵌入式AI模型部署 TensorFlow Lite STM32

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 嵌入式AI应用场景与价值

课程导入学习目标

嵌入式AI基础

边缘计算 · MCU与MPU区别 · STM32系列选型要点

TensorFlow Lite简介

TFLite架构 · 模型格式 · 与TensorFlow的关系

开发环境搭建

STM32CubeMX · STM32CubeIDE · X-CUBE-AI

开发环境搭建STM32CubeMX

模型训练与转换

使用Keras训练简单模型 · 转换为.tflite · 量化选项（动态

模型训练转换

模型优化技术

剪枝 · 聚类 · 量化感知训练

模型优化技术剪枝

TFLite Micro核心概念

解释器 · 算子 · 内存分配器

STM32上的TFLite Micro移植

源码集成 · CMSIS-NN加速 · 硬件抽象层适配

X-CUBE-AI与TFLite Micro对比

两种部署路径的优缺点 · 适用场景

X-CUBE-AITFLite

STM32CubeMX集成TFLite

生成工程 · 配置时钟 · 外设

STM32CubeMXTFLite

模型部署实战

将MNIST手写识别模型部署到STM…

模型部署实战MNIST

输入输出处理

图像预处理（缩放 · 归一化） · 传感器数据格式化

输入输出处理图像预处理

静态内存分配 · 动态内存 · 栈与堆优化

内存管理静态内存分配

算子支持与自定义算子

TFLite Micro支持的算子列… · 实现自定义算子流程

算子支持自定义算子

使用CMSIS-NN · DSP指令 · 循环展开

性能优化CMSIS-NN

低功耗模式 · 动态电压频率调整 · 推理频率控制

功耗优化低功耗模式

关键词唤醒（KWS）模型部署到STM…

实战案例KWS

人体活动识别（HAR）使用IMU数据…

实战案例HAR

图像分类（CIFAR-10小型CNN…

实战案例CIFAR-10

异常检测（Autoencoder）在…

实战案例Autoencoder

模型调试与验证

输出日志 · 单元测试 · 对比PC与MCU推理结果

模型调试验证

常见问题与解决

模型不工作 · 内存溢出 · 算子不支持

常见问题解决

模型版本管理与OTA更新

固件升级 · 模型分区 · 远程更新策略

OTA模型版本管理

多模型与多任务

在STM32上运行多个模型 · 任务调度 · 资源隔离

多模型多任务

FreeRTOS下TFLite Mi… · 优先级 · 互斥锁

安全与可靠性

模型加密 · 防篡改 · 看门狗

安全可靠性

性能基准测试

推理时间 · 内存占用 · 功耗测量方法

性能基准测试推理时间

端到端智能家居语音控制（语音识别+意…

综合项目端到端智能家居语…

工业预测性维护（振动分析+异常分类）…

综合项目工业预测性维护

课程总结与进阶方向

学习路径 · 社区资源 · 未来趋势（TinyML

课程总结进阶方向