我们所使用的 Arduino BLE 33 Nano Sense 开发板配备 Arm Cortex-M4微控制器,该控制器运行着 mbedOS,并具备多个板载传感器,包括数字麦克风、加速度计、陀螺仪,以及温度、湿度、压力、光线、颜色和近接感应器。 虽然该微控制器按照云或移动标准来看非常微小,但其功能非常强大,足以运行 TensorFlow Lite Micro 模型并...
相信很快就有人会将TensorFlow演示程序连同面向微控制器的TensorFlow Lite一起移植到Arduino开发环境中。事实证明，首个实现了这种移植的是Adafruit。使用在SAM D51上运行的TensorFlow Lite进行微型机器学习。虽然他们的面向微控制器的TensorFlow Lite移植针对的是SAM D51，但这种实现并没有任何特定于架构的依赖性，因此该...
pip install tensorflow-gpu==2.5.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple --user 1. 1.2 Tensorflow-cpu版本(模型训练慢,不推荐) 去掉上述pip里的“-gpu”即可。如果是CPU版本,安装到此为止。(因为Cuda和Cudnn都是GPU版本所需的) pip install tensorflow==2.5.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple 1...
在tensorflow-master的目录下面运行: bazel build -c opt --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a –host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite 1. 2. 3. 最终会生成一个文件,具体可以查看tensorflow lite官网https://tensorflow.google.cn/lite...
https://colab.research.google.com/github/arduino/ArduinoTensorFlowLiteTutorials/blob/master/FruitToEmoji/FruitToEmoji.ipynb 完成上述步骤后,您应该已经下载了可以在 Arduino 开发板上运行对象分类的model.h文件! Colab 会引导您将 .csv 文件拖放入...
·机器学习的基本知识以及如何训练自己的模型。 ·如何训练模型以理解音频、图像和加速度传感器数据。 ·如何使用TensorFlow Lite forMicrocontrollers,这是Google用于TinyML的工具包。 ·如何调试程序并提供隐私和安全保障。 ·如何优化延迟、功耗、模型以及二进制文件大小。
在移动端机器学习框架 TensorFlow Lite Micro 中使用 Arduino 库管理器,可以让开发者们拓展可用的机器学习示例,例如语音识别、机器视觉等。 在本文中,我们将介绍一个简单的端到端教程,使用 TensorFlow Lite Mi…
cd Arduino_TensorFlowLite git pull Checking your Installation Once the library has been installed, you should then start the Arduino IDE. You will now see anArduino_TensorFlowLiteentry in theFile -> Examplesmenu of the Arduino IDE. This submenu contains a list of sample projects you can try ...
/** * Run a TensorFlow model to predict the IRIS dataset * For a complete guide, visit * https://eloquentarduino.com/tensorflow-lite-esp32 */ // replace with your own model // include BEFORE <eloquent_tinyml.h>! #include "irisModel.h" // include the runtime specific for your board...
Using TensorFlow Lite for Microcontrollers in a Knowledge Pack When running a model built usingTensorFlow Lite, another environment is provided in the Knowledge Pack code base. The environmentenv:nano33ble_with_tensorflowwill automatically link this in with the same code base. ...