基于RA6M5的TinyMaix移植和mnist测试

Juggernaut

TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以在任意单片机上运行的轻量级深度学习模型。

一、环境准备

IDE：MKD 5.37
开发板：野火启明RA6M5开发板
MCU：R7FA6M5BH3CFC
直接clone TinyMaix源码：

https://github.com/sipeed/TinyMaix.git二、TinyMaix移植

TinyMaix移植开发板不需要配置太多外设，除了SWD和USART，SWD用于固件烧写，USART用于日志打印。使用Renesas RA Smart Configurator软件配置。

（一）SWD配置

选择“SystemEBUG->DEBUG0”，Pin Configuration中修改设置：
Operation Mode修改为SWD；
SWCLK修改为P300；
SWDIO修改为P108。
具体如下图：

(二)USART配置

选择“Connectivity:SCI->SCI4”，Pin Configuration中修改：
Operation Mode修改为Asynchronous UART；
TXD4修改为P512；
RXD4修改为P511；
具体如下图：

随后点击“Generate Project Content”生成Keil 的Flex Software代码。

（三）合并TinyMaix源码

因为只移植mnist的案例，所以其他的案例代码不要需要纳入，但是平台的代码需要全部加进工程。

1.将TinyMaix项目中的include和src目录复制到当前项目的TinyMaix目录中;
2.将TinyMaix/include子目录添加到H文件路径中；
具体见下图：

三、测试

编译后：

compiling bsp_group_irq.c...compiling bsp_sbrk.c...compiling bsp_guard.c...compiling bsp_io.c...compiling bsp_rom_registers.c...compiling bsp_irq.c...compiling bsp_register_protection.c...compiling bsp_security.c...compiling r_ioport.c...compiling common_data.c...compiling hal_data.c...compiling main.c...compiling pin_data.c...compiling vector_data.c...compiling r_sci_uart.c...linking...Program Size: Code=15160 RO-data=4656 RW-data=804 ZI-data=19576  After Build - User command #1: cmd /c "start "Renesas" /w cmd /c ""D:/Keil_v537/Packs/Renesas/RA_DFP/4.1.0/launcher\rasc_launcher.bat" "4.1.0" -nosplash --gensmartbundle --compiler ARMv6 ".\Objects\RA6M5_TinyMaix.axf" - 0 Error(s), 65 Warning(s).Build Time Elapsed:  00:00:05

烧入开发板并启动：

小李y飞

不错不错

203792653

厉害