基于GD32F427开发板移植BP神经网络去辨认花的种类

前言

前言

由于在家条件比较有限，就移植了之前做过的项目。利用神经网络去分辨花的种类，当然啊，这是非视觉信号，而是纯数据信号，简单点就是可以通过ADC采集多个数据，丢入模型进行预测/分类。

最终效果演示

串口软件用的是VOFA+ (真的超级好用！)

用于分类的数据测试集，第三个输出为1，说明类别为3

训练步骤

第一步准备训练集

本文使用的数据集为花的一些属性已经类别，利用excel表格简单处理一下

第一个表格页是未处理的数据，并利用excel的一些语句对花的种类进行量化，比如山鸢尾定义为种类1 变色鸢尾定义为种类2 维吉尼亚鸢尾定义为种类3

第二个表格页是用于测试模型的测试集

第三个表格页则是用于训练的集合，最后一列是

第二步生成输入

显然，excel表格是无法丢入我移植的神经网络模型中的，我自己写了一个转换脚本，分析excel数据并生成c语言的头文件作为训练的输入

转换python脚本

#-*- coding:utf-8 -*-

import xlwt
import xlrd
import os
from time import sleep
import copy

program_file_head = "#ifndef INPUT_H\n#define INPUT_H\n"
program_file_end = "\n#endif"
program_str = "\nint input_neu = {0}; \nint example_num = {1};\nfloat date[{1}][{0}] = "
write_program_str = copy.deepcopy(program_file_head)

date_dilm = 0
example_num = 0
train_date_book_index = 2
test_date_book_index = 1

output_input_file = "input.h"   #输出输入神经网络的变量文件
output_test_file = "input_cls_date.h" #输出测试数据的文件

def date_handle_from_excel():
    wb = xlrd.open_workbook(filename='date.xlsx')
    sheet_date = wb.sheet_by_index(train_date_book_index)

    rows = sheet_date.row_values(0)     #获取数据维度
    cols = sheet_date.col_values(0)     #获取样本数量

    date_dilm = len(rows)     #最后一个是样本空间
    example_num = len(cols)     #训练样本数

    write_program_str = '#ifndef __INPUT_H\n#define __INPUT_H'
    write_program_str += program_str.format(date_dilm-1,example_num)
    write_program_str += '{'

    temp_pie = 1

    for i in range(example_num):
        rows = sheet_date.row_values(i)
        for date in range(date_dilm-1):
            if temp_pie:
                write_program_str += str(rows[date])
                temp_pie = 0
            else:
                write_program_str += ',' + str(rows[date])
        write_program_str += '\n'

    write_program_str += '};\n'

    write_program_str += 'float label[%d] = {'%example_num

    for i in range(example_num):
        rows = sheet_date.row_values(i)
        if not (i % 5):
            write_program_str += "\n"

        if not i:
            write_program_str += str(rows[date_dilm-1])
        else:
            write_program_str += "," + str(rows[date_dilm-1])

    write_program_str += "};\n"

    write_program_str += program_file_end

    print('Now writing output file...')

    with open(output_input_file, 'w') as f:
        f.write(write_program_str)
        f.close()

    print('Write finish...')

    print('Now load input cls date')
    temp_pie = 1

    del sheet_date
    sheet_date = wb.sheet_by_index(test_date_book_index)
    write_program_str = "#ifndef INPUT_CLS_DATE_H\n#define INPUT_CLS_DATE_H\n"

    test_date = sheet_date.row_values(0)
    test_date_example = sheet_date.col_values(0)

    test_date_dim = len(test_date)
    test_date_example_num = len(test_date_example)

    if not (test_date_dim == (date_dilm-1)):
        print('Dims of test date do not equal dims of train date')
        return -1

    write_program_str += 'int date_num = %d; \n'%(test_date_example_num)
    write_program_str += 'float cls_input_date[%d][%d] = {\n'%(test_date_example_num,test_date_dim)

    for i in range(test_date_example_num):
        for j in sheet_date.row_values(i):
            if temp_pie:
                write_program_str += str(j)
                temp_pie = 0
            else:
                write_program_str += ',' + str(j)
        write_program_str += '\n'

    temp_pie = 1

    write_program_str += '};\n'
    write_program_str += program_file_end


    with open(output_test_file, 'w') as f:
        f.write(write_program_str)

        f.close()



if __name__ == '__main__':
    print('Date loading...')
    date_handle_from_excel()
    print('Date load successfully!')

运行成功后会提示

并生成两个头文件

将这两个头文件复制到模型训练代码项目中

复制完后利用gcc运行命令
gcc main.c neuron.c layer.c input.h input_cls_date.h backprop.h -o main.exe
生成.exe文件，Linux可直接生成main运行

运行main文件，然后会提示你输入要有多少层神经网络，并提示输入每一层的神经元数

这里我输入的是3层神经网络，第一层会程序自动输入为数据的维度，第二层则是7个神经元，最后一层输出是3个神经元
训练结束后，会提示输入一些数据集用于分类/预测

第三步移植模型

训练完后会输出文件MODEL.h

MODEL.h是有点小bug的，需要改成图下这个样子

然后将MODEL.h、input.h和input_cls_date.h(单词小错误，不要在意这些细节...)移植到文件夹nn_model里

(如果你想测试一下模型是不是能用的，也可以在这里运行命令,然后运行nn-mcu.exe,测试的数据集在input_cls_date.h里面）
gcc .\backprop.h .\input.h .\input_cls_date.h .\layer.c .\MODEL.h .\nn_model_run.c .\neuron.c .\nn-mcu.c -o .\nn-mcu.exe

再将名字为nn_model文件夹里面的除了nn-mcu.c(nn-mcu.c文件里是如何跑模型的示例代码)文件全部移植到项目工程里，我在项目工程里创建了一个nn文件夹

项目工作区展示

GD32的代码main.c

#include "gd32f4xx.h"
#include "gd32f427r_start.h"
#include "systick.h"
#include "usart.h"
#include <stdio.h>
#include "nn_model_run.h"


void run_nn();
void load_model(void);
void forward_prop(void);


/*!
    \brief      main function
    \param[in]  none
    \param[out] none
    \retval     none
*/
int main(void)
{
    /* configure systick */
    systick_config();
    
        usart_gpio_init();
        usart_init();
        load_model();
        run_nn();

    while(1) {
        

        delay_1ms(1000);
    }
}

usart.h

#ifndef __USART_H
#define __USART_H

#include "gd32f4xx.h"
#include "gd32f427r_start.h"
#include "systick.h"
#include <stdio.h>

void usart_gpio_init(void);
void usart_init(void);
void UARTx_SendChr(uint32_t usart_periph,int *pSda);

#endif

usart.c文件代码

#include "usart.h"



void usart_gpio_init(void)
{
    rcu_periph_clock_enable(RCU_GPIOA);
    
    gpio_af_set(GPIOA,GPIO_AF_7,GPIO_PIN_2);
    gpio_mode_set(GPIOA,GPIO_MODE_AF,GPIO_PUPD_PULLUP,GPIO_PIN_2);
    gpio_output_options_set(GPIOA,GPIO_OTYPE_PP,GPIO_OSPEED_50MHZ,GPIO_PIN_2);
    
}
void usart_init(void)
{
    rcu_periph_clock_enable(RCU_USART1);
    
    usart_deinit(USART1);
    usart_baudrate_set(USART1, 115200);
    usart_word_length_set(USART1, USART_WL_8BIT);
    usart_stop_bit_set(USART1, USART_STB_1BIT);
    usart_parity_config(USART1, USART_PM_NONE);
    usart_hardware_flow_rts_config(USART1, USART_RTS_DISABLE);
    usart_hardware_flow_cts_config(USART1, USART_CTS_DISABLE);
    usart_transmit_config(USART1, USART_TRANSMIT_ENABLE);
    usart_interrupt_enable(USART1, USART_INT_RBNE);
    usart_interrupt_enable(USART1, USART_INT_ERR);
    usart_enable(USART1);
}

int fputc(int ch, FILE *f){      
        UARTx_SendChr(USART1,&ch);
    return ch;
}



void UARTx_SendChr(uint32_t usart_periph,int *pSda)
{
     while(RESET == usart_flag_get(usart_periph, USART_FLAG_TBE));
      usart_data_transmit(usart_periph, *pSda);        
     while(RESET == usart_flag_get(usart_periph, USART_FLAG_TC));
}