如何在600 MHz的Cortex-M7上部署运行

[RockySong]

你好，看到这个模型很受启发，我想把这个模型迁移成识别少量交通控制标志，用于智能车的竞赛中。使用的器件是i.MX RT1062，它的CPU是600MHz的arm Cortex-M7，大约有等效的2个int16 MAdd每周期，利用率约30%多点。也可以考虑更高性能的i.MX RT1176，1GHz Cortex-M7。 但麻烦的是这种IoT用途的芯片不能运行Linux和ncnn，但是能使用GLOW模型编译器编译onnx模型为目标文件，或者把Keras格式的模型翻译成命令列表后并使用一个解释引擎去执行。 基于这种条件，想请问有什么推荐的思路去移植吗？

[Qinka]

如果cpu或者 mcu 上面有 NPU 协处理器之类的话，厂商一般会有关于如果将神经网络移植到板子上的示例，比如隔壁 K210 芯片，就有相关的示例和库（nncase），stm32 好像也有（X-Cube-AI 啥的）。如果没有 NPU 或者 示例的话，那就要自己写引擎去使用模型参数来执行相关运算了。

[RockySong]

谢谢！后来我们找到了这个模型转换成.tflite的形式，然后使用TF lite micro引擎去部署了。