pytorch神经网络部署cubemx

### 将PyTorch神经网络模型部署到使用CubeMX配置的嵌入式设备

为了将PyTorch训练好的神经网络模型部署至由CubeMX配置过的嵌入式设备，需经历几个重要环节。首先是模型转换阶段，通常会先利用ONNX作为中间表示来实现从PyTorch向其他框架的支持迁移；其次是针对目标硬件平台优化该模型以便更好地适配资源受限环境下的性能需求；最后则是通过特定工具链完成最终移植工作。

#### 模型导出为ONNX格式
由于大多数嵌入式系统并不直接支持Python运行时以及PyTorch库，因此第一步是要把训练完毕后的模型转成一种通用形式——即Open Neural Network Exchange (ONNX)，这是一种开放式的机器学习模型交换标准[^3]。下面给出一段简单的代码用于展示如何执行此操作：

import torch
import torchvision.models as models

model = ...  # 加载已训练的PyTorch模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 创建虚拟输入张量
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", export_params=True)

#### 使用TensorRT或TVM进行推理加速
对于ARM Cortex-M系列这类低功耗微控制器而言，在其上高效地跑起复杂的深度学习算法并非易事。此时可以考虑采用NVIDIA TensorRT或是Apache TVM这样的编译器技术来进行针对性优化处理。这些工具有助于减少计算开销并提高预测速度，从而使得原本难以承受的任务变得可行起来[^4]。

#### 集成至STM32项目中
当完成了上述准备工作之后，则可借助STMicroelectronics官方提供的AI Expansion包配合STM32CubeMX软件快速搭建适合应用场合的人工智能解决方案。具体来说就是导入之前准备好的量化/剪枝版本ONNX文件，并按照提示逐步设置好各项参数直至生成完整的工程模板为止[^5]。