深度学习估算锂电池SOC的之类模型，该如何部署到bms开发板上呢？

Question

用pytorch写出来一个cnn和lstm的模型，那么该怎么样把这个程序部署到开发板上呢？单片机以前都是用c语言来调试的，可是深度学习算法是用python写的，又该如何转化呢？写完才发现这个问题

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7636447
• 以下回答来自chatgpt:

  回答：

  将用PyTorch编写的锂电池SOC估算模型部署到BMS开发板上，我们需要将PyTorch模型转换成C或C++代码，这样就可以在单片机中运行了。在这种情况下，我们可以使用TorchScript或ONNX来完成此操作。

  • TorchScript

  TorchScript是PyTorch的一种序列化方法，它将PyTorch计算图编译成TorchScript格式，然后可以使用TorchScript解释器去运行模型。TorchScript支持在Python中，可以通过以下方式将PyTorch模型转换为TorchScript：

  import torch
  
  model = YourModelClass()
  script_model = torch.jit.trace(model, torch.rand(1, input_size))
  script_model.save("model.pt")
  

  这会生成一个名为“model.pt”的TorchScript文件，包含了转换后的模型。然后，您可以将该文件下载到BMS开发板上，并使用TorchScript解释器来运行该模型。

  • ONNX

  ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放式框架，可以使用各种深度学习框架（包括PyTorch）进行转换和部署。 ONNX模型可以使用ONNX Runtime在多个平台上运行，包括嵌入式系统。您可以使用以下代码将PyTorch模型转换为ONNX：

  import torch
  from torch.autograd import Variable
  import onnx
  
  model = YourModelClass()
  dummy_input = Variable(torch.randn(1, input_size))
  onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
  

  上述代码将生成名为“model.onnx”的ONNX模型文件，然后您可以将其下载到BMS开发板上，使用ONNX Runtime解释器来运行模型。

  总结：

  以上介绍了如何将PyTorch模型转换为TorchScript或ONNX模型，并在BMS开发板上运行它们。需要注意的是，TorchScript和ONNX模型都会占用设备的大量内存和计算资源，因此在将模型转换为单片机可接受的格式时，需要注意性能和资源消耗问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^