stm32如何调用训练好的分类模型

要在STM32上调用训练好的分类模型，需要将模型转换为适合在STM32上运行的格式。通常，在将模型部署到嵌入式设备上之前，需要进行模型压缩和量化以减小模型大小，并将浮点数转换为整数以提高模型的计算效率。

一种常见的方法是使用TensorFlow Lite，它提供了针对嵌入式设备的模型转换工具和运行时库。您可以使用TensorFlow Lite Converter将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，然后在STM32上使用TensorFlow Lite for Microcontrollers运行时库加载和运行模型。

另一种方法是使用CMSIS-NN，它是适用于ARM Cortex-M处理器的开源神经网络内核库。您可以使用CMSIS-NN的工具将训练好的模型转换为CMSIS-NN格式，并在STM32上使用CMSIS-NN库加载和运行模型。

需要注意的是，在STM32上运行深度学习模型需要具备足够的计算能力和内存空间，因此需要进行适当的硬件选型和优化。