stm32f103c8t6卷积神经网络

STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，它主要用于嵌入式系统开发，如物联网设备、工业控制等。要将卷积神经网络(CNN)应用到这款芯片上，通常需要一些额外的工作：

1. **硬件配置**：首先，你需要一块支持浮点运算的处理器，因为CNN计算量大，涉及大量的矩阵运算。STM32F103虽然有内置的FPU，但性能有限，可能不适合直接运行大型CNN模型。

2. **代码优化**：由于资源受限，需要对CNN算法进行优化，比如选择轻量级的CNN架构（例如MobileNet、SqueezeNet），或者使用深度学习框架（如TensorFlow Lite、Mbed-TLS等）的量化版本来减小模型大小。

3. **内存管理**：存储预处理数据、模型权重以及中间结果是一个挑战，可能需要考虑使用片上闪存(SRAM)和外部存储器。

4. **硬件加速**：如果你希望提升性能，可以尝试利用专用硬件加速库（如Arm CMSIS-DSP或第三方IP）或者通过外设（如DMA）加速数据传输。

5. **电源管理和散热**：在嵌入式环境中，还要注意电源效率和热管理，避免过快耗电或过热。