stm32mp157可以跑神经网络。验证神经网络模型(HAR人体活动识别)，一般需要STM32F3/F4/L4/F7/L7系列高性能单片机，运行网络模型一般需要3MB以上的闪存空间，一般的单片机不支持这么大的空间，stm32mp157可以，提供了一个压缩率的选项，可以选择合适的压缩率，实际是压缩神经网络模型的权重系数，使得网络模型可以在单片机上运行。在STM上面跑神经网络，是通过X-Cube-AI扩展将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本7.0以上，目前支持转化的模型有Keras、TFlite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。
