基于stm32h743IIK在cubeai上部署keras模型，模型输出结果都是同一组概率数组，为什么？

在这种情况下，我们需要逐步排查问题。以下是一些建议的步骤：

1. **检查模型结构**：首先，确保你的Keras模型结构是正确的。检查模型的输入层、隐藏层和输出层，确保它们与预期的结构一致。

2. **检查数据预处理**：确保你的输入数据已经正确地预处理。这包括归一化、标准化、数据增强等。错误的数据预处理可能导致模型输出相同的结果。

3. **检查模型训练**：确保模型已经充分训练。如果模型没有足够的训练数据或训练时间，它可能无法学习到数据的特征，从而导致输出相同的结果。

4. **检查模型参数**：检查模型的参数设置，如学习率、优化器等。错误的参数设置可能导致模型无法收敛，从而输出相同的结果。

5. **检查Cube.AI部署**：确保你正确地将Keras模型转换为Cube.AI支持的格式，并正确地部署到STM32H743IIK上。如果部署过程中出现问题，可能导致模型输出相同的结果。

6. **检查输入数据**：确保输入数据在部署到STM32H743IIK上时没有发生变化。如果输入数据发生了变化，可能导致模型输出相同的结果。

7. **检查模型输出**：检查模型输出的概率数组是否在预期范围内。如果概率数组的值在预期范围内，但仍然感觉有问题，可以尝试调整模型的输出层或损失函数。

8. **寻求社区帮助**：如果在尝试以上步骤后仍然无法解决问题，可以在相关社区（如STM32、Keras、Cube.AI等）寻求帮助。提供详细的问题描述、模型结构和代码，以便其他开发者能够更好地帮助你解决问题。

通过以上步骤，你应该能够找到导致模型输出相同概率数组的原因，并采取相应的措施解决问题。