仅作笔记。先搭建环境。部署AI使用到的RUHMI下载链接https://codeload.github.com/renesas/ruhmi-framework-mcu/zip/refs/heads/main下载并解压RUHMI。RUHMI的运行依赖是python3.10下载链接直链https://www.python.org/ftp/python/3.10.11/python-3.10.11-amd64.exe如果此前电脑上有其他版本的py建议删干净如果有dll残留并且用火绒解除占用后依旧会快速重新生成那是其他软件自带的py库可以不管它。下载完py安装路径为默认路径即可记得勾选Add to path。安装完成后记得打开cmd验证路径是否生效输入where python或python --version都行。搞定之后开始为ruhmi创建一个py虚拟环境用以安装各种依赖。打开解压后的ruhmi文件在包含有这些东西那一层按shift鼠标右键打开此页面的powershell在powershell输入python.exe的绝对路径 -m venv .venv例如 C:\Users\XXX\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe -m venv .venv当然也可以直接输入py -3.10 -m venv .venv 前提是你的py是和RUHMI放同一路径下的短暂加载后跳出下一行说明虚拟环境创建完成了输入.\.venv\Scripts\activate以打开虚拟环境接下来安装mera。打开RUHMI包里面的install例如D:\RUHMI\ruhmi-framework-mcu-main\ruhmi-framework-mcu-main\install找到一个mera开头的whl文件里面可能有两个长得很像的mera注意找这个后缀的复制这个包名在虚拟py下输入python -m pip install .\install\包名.whl 例如python -m pip install .\install\mera-2.6.0pkg.4513-cp310-cp310-win_amd64.whl回车就开始下载了这样就算装好了接下来装onnx和tflite输入python -m pip install onnx1.17.0 tflite2.18.0 回车显示successfully就算装好了然后激活一下依赖输入.\.venv\Scripts\activate 再输入查看版本命令验证是否可以正常使用出现版本号就是正常的验证一下mera是否安装成功,输入python -c import mera;print(dir(mera)) 回车长这样就是成功了要使用e2studio的AI navigator来调用RUHMI还要手动配置RUHMI的环境变量在系统搜索栏搜索“环境变量”打开在用户变量下新建一个变量名称为CONVERSION_TOOL_E2STUDIO_PLUGIN_PYTHON_VENV_LOC 路径为你存放RUHMI的路径例如D:\RUHMI\ruhmi-framework-mcu-main\ruhmi-framework-mcu-main最后别忘了点击两个“确定”来确认更新系统变量。添加环境变量也可以用命令行的方式此处不多赘述。到此可以正式开始创建工程了。按步骤来。最后点击“完成”即可创建。边缘AI的运行对于NCU来说有两个基本要求一个是性能一个是内存因此要给堆和cache预留足够多的空间。添加新的栈然后点击生成编译软件就可以自动为我们生成NPU的代码包了接着开始模型转换工作通过AI NAVIGATOR调用RUHMI转换模型菜单栏点Renesas AI选择AI Navi然后点这个这是下一步的页面原来的页面忘记截图了选择你想要部署AI的工程然后点这个导入你的AI模型文件激活转换工具接下来的这些配置会给该模型创建一个新的虚拟环境此图源自瑞萨官方培训仅作学习交流使用如果有显示No install的话可能是e2studio在扫描它默认的创建目录下没能找到你的RUHMI可以手动修改创建的路径。点击Set Environment... 选择包含RUHMI的目录注该目录下最好没有其他的venu文件然后别忘了勾选下面的同意协议然后直接Setup Now弹出下面这个就行了这个安装需要一点时间不过也就几条短视频的功夫这样就行了。如果你选对了路径并且python的安装和mera等等都弄好了都能找到需要的东西但就是死活找不出来你的python像这样报错那很可能是因为e2studio没能正常启动python3.10问题排除与解决方案可以看我另一篇笔记。e2studio的AI Navi无法正常启动python3.10问题排查与解决方案-CSDN博客特别注意如果你有对Set Environment里面的任何路径有作更改在你点击NEXT之前请重启e2studio否则它会反复检索旧的路径导致有报错弹窗问题都解决完之后开始下一步量化模型。额这一步你们自己研究吧作者用的是已经提前量化好了的模型所以直接下一步然后开始转换在此之前先再次确认你的转换模式如果是打算部署在NPU上面最好用和作者一样的选项点击开始转换等待几秒钟控制台输出success to execute the command就说明转换完成了然后在项目资源管理器的项目的目录下也能找到转换后的AI的C语言模型