保存的二进制文件传输到MCU的外部存储器中。可以使用USB接口或者SD卡等外置存储设备将模型文件传输到外部存储器中。

接着，MCU可以通过读取外部存储器中的二进制文件来加载和运行机器学习模型。具体操作方法将根据外部存储设备和MCU的型号和接口而有所不同。一般来说，MCU需要通过相应的驱动程序和库文件来实现对外部存储器的读写操作。在程序中，我们可以使用适当的API来访问和读取外部存储器中的二进制文件，并将其转换为模型结构和参数。

相关问题

如何将pc端训练好的随机森林回归模型存放在mcu外置的外部存储器呢

要将PC端训练好的随机森林回归模型存放在MCU外置的外部存储器中，需要执行以下步骤：

1.将随机森林回归模型保存为二进制文件。可以使用Python中的pickle库将模型保存为二进制文件。

2.将保存的二进制文件传输到MCU的外部存储器中。可以使用USB接口或者SD卡等外置存储设备将模型文件传输到外部存储器中。

3.在MCU程序中加载模型文件。可以使用C语言中的文件操作函数打开模型文件，并将文件中的二进制数据读取到内存中。

4.使用加载的模型进行预测。将需要预测的数据输入到加载的模型中进行预测，得到预测结果。

需要注意的是，MCU的存储容量有限，因此需要根据实际情况选择合适的存储设备和存储方式，以便在保证预测准确性的前提下，尽量减小模型文件的大小。

将两个数组保存到同一个二进制文件at1.npy中

你可以使用NumPy库中的`savez()`函数将两个数组保存到同一个二进制文件中。具体操作代码如下：

import numpy as np

# 定义两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 将两个数组保存到同一个二进制文件中
np.savez('at1.npy', a=a, b=b)

在上述代码中，我们首先导入了NumPy库，然后定义了两个数组a和b。接着使用`savez()`函数将这两个数组保存到了一个名为“at1.npy”的二进制文件中。`savez()`函数的第一个参数是文件名，第二个参数开始则是要保存的数组。注意，数组需要用关键字参数的方式传入，即数组名作为关键字参数的键，数组本身作为关键字参数的值。这样做可以方便我们在后续读取文件时快速获取到每个数组的名称和值。