如何使用CMSIS-NN加载训练好的神经网络模型，并实现对输入数据的预测。输入数据是21维的向量。给出完整代码

以下是一个简单的代码示例，用于使用CMSIS-NN加载训练好的神经网络模型，并实现对输入数据的预测。这里假设你已经有了一个训练好的模型，其输入大小为21，输出大小为10，且已经将其转换为了CMSIS-NN支持的格式。

#include <stdio.h>
#include "arm_nnfunctions.h" // CMSIS-NN库的头文件

// 定义输入向量
#define INPUT_SIZE 21
float input_data[INPUT_SIZE] = {0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.9, 1.0};

// 定义输出向量
#define OUTPUT_SIZE 10
float output_data[OUTPUT_SIZE];

// 定义神经网络模型参数
#define WEIGHTS_SIZE 1000
#define BIASES_SIZE 10
const uint16_t weights[WEIGHTS_SIZE] = {...}; // 假设已经将参数转换为了CMSIS-NN支持的格式
const uint16_t biases[BIASES_SIZE] = {...};

int main()
{
    // 初始化神经网络模型
    q7_t *buffer = (q7_t *)malloc(WEIGHTS_SIZE + BIASES_SIZE); // 分配缓冲区
    arm_fully_connected_q7(input_data, weights, INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE, 0, biases, output_data, buffer); // 执行全连接操作，得到输出

    // 输出预测结果
    printf("预测结果为: [");
    for(int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++)
    {
        printf("%f ", output_data[i]);
    }
    printf("]\n");

    // 释放缓冲区
    free(buffer);

    return 0;
}

需要注意的是，这里使用了CMSIS-NN库中的`arm_fully_connected_q7`函数，该函数用于执行全连接操作。在实际使用中，你需要根据自己的模型结构选择合适的CMSIS-NN函数来实现对输入数据的预测。