一、TinyMaix简介
TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架，官方介绍如下：
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，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。
根据官方介绍，在仅有2K RAM的 Arduino UNO(ATmega328, 32KB Flash, 2KB RAM ) 上，都可以基于 TinyMaix 进行手写数字识别。对，你没有看错，2KB RAM 32KB Flash的设备上，都可以使用TinyMaix进行手写数字识别！TinyMaix官网提供了详细介绍，可以在本文末尾的参考链接中找到。
所以，在我们这次试用的主角RA-Eco-RA4M2-100PIN开发板上运行TinyMaix完全是没有任何压力的（ 512KB Flash 128KB SRAM ）。接下来，我将介绍如何在RA-Eco-RA4M2-100PIN开发板上运行TinyMaix进行手写数字识别。
1.1 TinyMaix开源项目
GitHub代码仓：https://github.com/sipeed/tinymaix
1.2 下载TinyMaix源码
接下来，克隆TinyMaix源码到到当前项目中：
git clone https://github.com/sipeed/TinyMaix.git
二、TinyMaix移植
TinyMaix是一个轻量级AI推理框架，他的核心功能就是支持AI模型的各种算子，可以简单理解为一个矩阵和向量计算库。对于计算库的移植，我们通常只需要解决编译问题即可，不涉及外设和周边元件。
2.1 创建TinyMaix移植项目
类似上一篇文章的CoreMark移植，按照如下步骤创建RASC项目：
- 使用RASC创建名为RA4M2_TinyMaix的项目；
- RASC界面中，切换到Pins标签页，选择“System:DEBUG->DEBUG0”，Pin Configuration中修改设置：
- Operation Mode修改为SWD；
- SWCLK修改为P300；
- SWDIO修改为P108；
- 按Ctrl+S保存；
- RASC界面中，继续在Pins标签页，选择“Connectivity:SCI->SCI9”，Pin Configuration中修改：
- Operation Mode修改为Asynchronous UART；
- TXD9修改为P109；
- RXD9修改为P110；
- 按Ctrl+S保存；
- RASC界面中，切换到Stacks标签页，点击“New Stack->Connectivity->UART”添加一个UART组件，添加后鼠标选中，然后在Properties标签页中，在Settings->Module中的：
- General中Channel修改为9；
- General中Name修改为g_uart9；
- Interrupts中Callback修改为uart9_callback；
- 按Ctrl+S保存；
- 点击右上角的Generate Project Content生成Keil项目；
2.2 添加TinyMaix源码
接下来，将TinyMaix的部分源码文件添加到当前项目中，具体为：
- 当前项目中创建TinyMaix目录；
- 将TinyMaix项目中的include和src目录复制到当前项目的TinyMaix目录中；
- 在Keil中，鼠标右键“Source Group 1”选中“Add Existing Files to Group 'Soure Group1'”，弹出添加文件对话框；
- 在添加文件对话框中，将TinyMaix/src子目录中的源文件全部添加到项目中（"tm_layers.c" "tm_layers_fp8.c" "tm_layers_O1.c" "tm_model.c" "tm_stat.c" ）；
- 在Keil中，鼠标右键Target 1，选择“Options for Target 'Target 1'”，点击C/C++标签页；
- 在C/C++标签页中，点击Include Path栏右侧的“...”按钮，将TinyMaix/include子目录添加到搜索路径中，点OK保存配置；
完成这些步骤后，TinyMaix核心计算库就可以正常编译通过了。
三、TinyMaix测试准备
TinyMaix编译后，还需要添加测试代码才能看到效果。TinyMaix已经项目本身已有一些测试可同时用了，无需我们手动编写，例如手写数字识别。
TinyMaix本身纯CPU计算不依赖于任何外设功能，但TinyMaix基准测试依赖于：
- 日志打印，具体是printf输出
- 精准计时，精确到毫秒即可
下面分别介绍如何在RA-Eco-RA4M2-100PIN开发板上实现这两个基础功能。
3.1 SysTick计时
SysTick是ARM-Cortex内核自带的外设，CMSIS软件包对它进行了封装，使用起来非常方便。一般来说，我们在项目代码中使用SysTick只需要在代码中：
- 调用SysTick_Config函数设置SysTick中断频率；
- 编写SysTick_Handler函数实现SysTick中断处理；
上篇CoreMark移植的文章中，我们已经实现了基于SysTick的计时，可以直接复制到当前项目的src目录中：
- hal_systick.c
- hal_systick.h
其中，hal_systick.c文件内容如下：
#include <stdio.h>
#include "hal_data.h"
#include "hal_systick.h"
volatile uint32_t g_tick_count = 0;
void hal_systick_init()
{
SysTick_Config(SystemCoreClock / TICKS_PER_SECOND);
printf("SystemCoreClock=%d\n", SystemCoreClock);
}
void SysTick_Handler(void)
{
g_tick_count += 1;
}
uint32_t hal_systick_get()
{
return g_tick_count;
}
3.2 printf打印
上篇CoreMark移植的文章中，我们已经实现了pinrtf打印到UART9，可以直接复制到当前项目的src目录中：
其中，hal_uart9.c文件需要略加修改，修改后内容如下：
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#include "r_sci_uart.h"
#include "hal_data.h"
volatile bool uart_tx_done = false;
void hal_uart9_init()
{
R_SCI_UART_Open(&g_uart9_ctrl, &g_uart9_cfg);
}
int fputc(int ch, FILE* f)
{
(void) f;
uart_tx_done = false;
R_SCI_UART_Write(&g_uart9_ctrl, (uint8_t *)&ch, 1);
while (uart_tx_done == false);
return ch;
}
void uart9_callback(uart_callback_args_t* p_args)
{
switch (p_args->event)
{
case UART_EVENT_RX_CHAR:
break;
case UART_EVENT_TX_COMPLETE:
uart_tx_done = true;
break;
default:
break;
}
}
其中，debug_uart9_callback函数重命名为uart9_callback了。
3.4 修改tm_port.h文件
接下来修改TinyMaix/include中的tm_port.h文件，具体为其中的几个宏：
#include "hal_systick.h"
#define TM_DBGT_INIT() uint32_t _start,_finish; uint32_t _time; _start = hal_systick_get();
#define TM_DBGT_START() _start = hal_systick_get();
#define TM_DBGT(x) {_finish = hal_systick_get(); \
_time = _finish - _start; \
TM_PRINTF("===%s use %lu ms\n", (x), _time); \
_start = hal_systick_get();}
3.6 增大堆内存空间
TinyMaix运行时需要使用malloc申请堆内存，默认创建的RASC堆内存配置为0，会导致运行失败，因此需要增大堆内存空间。
增大堆内存空间的操作步骤如下：
- RASC中，点击BSP标签页，展开RA Common；
- 找到Heap size，将其修改为8192（实测8192可以正常运行，修改成更大值也可以，只要最终生成程序占用内存不超过SRAM都可以）；
四、手写数字识别
4.1 添加示例源码
接下来添加手写数字示例源码到当前项目，具体步骤为：
- 在当前项目的TinyMaix子目录中，创建examples目录和tools子目录；
- 打开TinyMaix原始项目examples目录，依次执行如下操作：
- 将其中的minst子目录复制到RA4M2_TinyMaix项目的TinyMaix/examples子目录中；
- 删除其中我们用不到的CMakeLists.txt、mnist_train.ipynb文件；
- 将main.c重命名为mnist_main.c文件；
- 打开mnist_main.c文件，将其中的main函数重命名为mnist_main，并删除其中的参数，注释掉tm_stat调用；
- PS：这个目录中的.c文件提供了示例程序入口函数，以及测试图片（mnist数据集中的测试图片是28x28分辨率的灰度图）。
- 打开TinyMaix原始项目tools目录，依次执行如下操作：
- 将其中的tmdl子目录复制到RA4M2_TinyMaix项目的TinyMaix/tools子目录中；
- 删除其中我们用不到的除了mnist_开头的其他文件；
- PS：这个目录提供了手写数字识别模型；
- 在Keil中，鼠标右键“Source Group 1”选中“Add Existing Files to Group 'Soure Group1'”，弹出添加文件对话框；
- 在添加文件对话框中，将TinyMaix/examples子目录中的mnist_main.c添加到项目中；
4.2 运行示例程序
完成以上修改后，就可以在RA-Eco-RA4M2-100PIN开发板上运行手写数字识别示例了，具体输出如下图所示：
可以看到，成功识别了数字2，耗时3毫秒。
4.3 模型结构展示
我们取消堆tm_stat调用的注释，重新编译、烧录后，运行时将会看到模型结构输出：
可以看到输入大小为28x28x1，经过6个中间操作之后，得到输出结果。输出是一个1x1x10（对应10个数字的置信度）；
原始模型位于TinyMaix代码仓的，tools/tflie子目录下，mnist_valid_q.tflite文件，可以使用Netron查看模型结构：
4.4 示例源码解读
mnist_main.c文件中，开始的几行用于根据tm_port.h中定义的数据使用对应的模型：
#if TM_MDL_TYPE == TM_MDL_INT8
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_q.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP32
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_f.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP16
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_fp16.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP8_143
#include "../../tools/tmdl/mnist_fp8_143.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP8_152
#include "../../tools/tmdl/mnist_fp8_152.h"
#endif
这些.h文件是由tflite2tmdl.py脚本生成的TinyMaix模型，mnist_valid_f模型的转换命令为：
python3 tflite2tmdl.py tflite/mnist_valid_f.tflite tmdl/mbnet_fp8.tmdl fp8_152 1 28,28,1 10
接下来定义了一个数组，uint8_t mnist_pic[28*28]，保存一张测试图片，数组每个元素对应一个像素的灰度值。
uint8_t mnist_pic[28*28]={
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,116,125,171,255,255,150, 93, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,169,253,253,253,253,253,253,218, 30, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,169,253,253,253,213,142,176,253,253,122, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 52,250,253,210, 32, 12, 0, 6,206,253,140, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 77,251,210, 25, 0, 0, 0,122,248,253, 65, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 31, 18, 0, 0, 0, 0,209,253,253, 65, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,117,247,253,198, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 76,247,253,231, 63, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,128,253,253,144, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,176,246,253,159, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 25,234,253,233, 35, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,198,253,253,141, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 78,248,253,189, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 19,200,253,253,141, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,134,253,253,173, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,248,253,253, 25, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,248,253,253, 43, 20, 20, 20, 20, 5, 0, 5, 20, 20, 37,150,150,150,147, 10, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,248,253,253,253,253,253,253,253,168,143,166,253,253,253,253,253,253,253,123, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,174,253,253,253,253,253,253,253,253,253,253,253,249,247,247,169,117,117, 57, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,118,123,123,123,166,253,253,253,155,123,123, 41, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
};
接下来，mnist_main中使用模型，主要使用了一下几个TinyMaix的API：
- tm_stat 打印模型结构等信息；
- tm_load 将模型加载到内存；
- tm_preprocess 输入数据预处理；
- tm_run 模型推理，得到输出；
- tm_unload 模型卸载，释放内存；
使用起来还是非常简单的，跟读细节可以参考TinyMaix介绍页。
本篇内容就到这里了，感谢阅读。
本文完整项目代码仓（感兴趣的同学可以下载下来自行实验）：https://gitee.com/swxu/ra4m2-tiny-maix
五、参考链接
- 【TinyMaix介绍】 TinyMaix 超轻量级推理框架： https://wiki.sipeed.com/news/others/tinymaix_cnx/tinymaix_cnx.html
- **【RA4M2用户手册】**RA4M2 Group User's Manual: Hardware： https://www.renesas.cn/cn/zh/document/man/ra4m2-group-users-manual-hardware?r=1469026
- **【RASC用户指南】**RA SC User Guide for MDK and IAR https://renesas.github.io/fsp/_s_t_a_r_t__d_e_v.html#RASC-MDK-IAR-user-guide
- **【Keil官方文档】**关于重定义库函数使用
printf的说明：https://developer.arm.com/documentation/dui0475/c/the-arm-c-and-c---libraries/redefining-low-level-library-functions-to-enable-direct-use-of-high-level-library-functions
- 【野火 瑞萨RA系列FSP库开发实战指南】 SCI UART——串口通信：https://doc.embedfire.com/mcu/renesas/fsp_ra/zh/latest/doc/chapter19/chapter19.html
- 【野火 瑞萨RA系列FSP库开发实战指南】 SysTick——系统定时器：https://doc.embedfire.com/mcu/renesas/fsp_ra/zh/latest/doc/chapter17/chapter17.html
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