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
一旦你使用USB数据线将Arduino Nano 33 BLE Sense连接到台式机,你就可以通过Arduino Create web编辑器在面板上编译和运行以下TensorFlow示例: 从Arduino_TensorFlowLite库编译一个示例 聚焦语音识别实例:micro_speech Arduino板的第一步是让LED闪光。在这里,我们将通过使用Tensorflow Lite Micro识别语音关键字来实现。它有...
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...
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…
Arduino 肩负着让任何人均可轻松使用机器学习的使命。去年前,我们宣布TensorFlow Lite Micro 可以在 Arduino 库管理器中使用。这样便可使用一些现成的炫酷 ML 示例,例如语音识别、简单的机器视觉,甚至是端到端手势识别训练教程。如需全面了解背景信息,我们...
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...
Arduino IDE 中tensorflow官方提供的Arduino_tensorflow lite 库中没有包含对ESP32 cam的板块信息,因此不能对ESP32 cam进行开发。但是我找到了一个第三方的库 TensorFlowLite_ESP32.h,该库似乎是将Arduino_tensorflow lite 库转移到了ESP32 cam上来。 可以直接进行行人检测。在使用前需要在“config.h”文件中先选定...
TinyML:基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习 手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML。 深度学习网络正在变得越来越小。GoogleAssistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中,你将进入TinyML的世界。TinyML将深度学习和嵌入式系统相结合,...
作为概念验证,我们希望使用低功耗Arduino Nano 33 BLE Sense和ArduCam Mini 2MP以及TensorFlow Lite库,以在识别到人时触发我们的DonkeyCar打开/关闭。步骤一 材料准备硬件准备:arduino nanoarducam mini 2mpadafruit Micro-Lipo充电器adafruit 锂离子聚合电池软件准备:...