CMSIS-NN 是一个针对嵌入式设备优化的神经网络库，而 FreeRTOS 是一个开源的实时操作系统内核。本示例展示了如何将 CMSIS-NN 与 FreeRTOS 结合使用，以实现嵌入式设备上的神经网络推理。

特点

  • 高效的神经网络库：CMSIS-NN 提供了多种神经网络模型和优化算法，适用于嵌入式设备。
  • 实时操作系统：FreeRTOS 支持多任务并发，确保实时响应。
  • 简单易用：示例代码结构清晰，易于理解和使用。

安装

  1. 下载 CMSIS-NN 库：CMSIS-NN GitHub
  2. 下载 FreeRTOS 源码：FreeRTOS GitHub
  3. 将 CMSIS-NN 和 FreeRTOS 集成到您的嵌入式项目中。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何在 FreeRTOS 中使用 CMSIS-NN 进行神经网络推理。

#include "cmsis_nn.h"
#include "arm_math.h"
#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"

void neural_network_task(void *pvParameters) {
    // 创建神经网络模型
    arm.nn.model_t model;
    arm.nn.init(&model);

    // 加载神经网络模型
    arm.nn.load(&model, "model.bin");

    // 准备输入数据
    float32_t input[1];
    input[0] = 0.5;

    // 进行神经网络推理
    arm.nn.forward(&model, input);

    // 处理推理结果
    float32_t output = input[0];
    // ... 处理输出结果 ...

    vTaskDelete(NULL);
}

int main(void) {
    // 创建任务
    xTaskCreate(neural_network_task, "NN_Task", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, 1, NULL);

    // 启动调度器
    vTaskStartScheduler();

    // 如果调度器启动失败，则返回错误代码
    return -1;
}

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