TensorFlow Lite for Microcontrollerstensorflow.google.cn/lite/microcontrollers/overview?hl=zh-cn 本文介绍如何把TensorFlow Lite移植到Arduino环境下的ESP32下进行预测,基于国货安信可公司开发的NodeMCU-32S,就是下面这个神物,20多块钱的神器: 首先
highlighter- Arduino open("sine_model.tflite", "wb").write(tflite_model)总结来说,这段代码的作用是创建一个用于预测正弦函数的神经网络模型,通过训练模型来拟合正弦函数的数据,并将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式并保存到磁盘上,以便在资源受限的设备上进行部署和推理。
实现Arduino的输出处理的代码在hello_world / arduino / output_handler.cc中,用于代替原始文件hello_world / output_handler.cc。 让我们浏览一下源代码: #include "tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/output_handler.h" #include "Arduino.h" #include "tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/consta...
ESP32 cam 是一款由安信可公司 推出的低价 低功耗 无线相机模块,可以支持arduino进行开发。 因为笔者想做一些关于esp32cam神经网络的项目,经过很长时间的探索,终于找到了通过Arduino IDE对其进行tensorflow lit…
因为等下要用tensorflow而且要一步步调试看结果,所以我们打开 Colab,基于机器学习的项目最好都以ipython编写以便于调试和理解。 PS:其实正常数据的采集应该由单片机,即边缘端来完成,此项目为了简便就自己生成数据、然后拟合。 导入包 # TensorFlow is an open source machine learning library!pip install tensorflow==2....
首先，确保Python中安装了tensorflow，推荐使用tensorflow==2.0版本，避免DLL加载失败问题。接着，创建一个计算sin函数的简单TensorFlow模型，训练后保存为sine_model.tflite文件。使用xxd命令将此文件转换为C矩阵头文件，以便后续使用。在Arduino IDE中搜索并安装EloquentTinyML库，新建Arduino工程，加入Eloquent...
用于重新采样图像的技术本身就是一个有趣的话题。我们发现这个来自Eloquent Arduino的缩减像素采样示例可以很好地处理Arduino_OV767X相机库输出(参见上面的GIF动画)。 应用程序如TensorFlow Lite Micro Person Detection example,使用基于CNN的模型在Arduino上进行机器视觉,可能不需要对图像进行任何进一步的预处理——除了平均...
Allows you to run machine learning models locally on your ESP32 device. - tanakamasayuki/Arduino_TensorFlowLite_ESP32
TensorFlowLite Micro 支持 现在已新增对 TensorFlow 的支持,并添加了相关示例。 API 改进 对以下 API 进行了改进: ADC BLE I2S LEDC RMT SigmaDelta Timer UART (HardwareSerial) 弃用的 API:不再支持霍尔传感器。 新增对以下开发版的支持: 新增对诸多开发板的支持,包括Adafruit、Arduino.cc、M5Stack、LILYGO等开发...
Arduino:Arduino IDE提供了一些库,如Esp32Cam库,可以用于捕获和处理图像。3 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLite Micro):虽然主要用于微控制器,但也可以探索其在ESP32上的应用潜力,用于图像识别等任务。【未提供具体文档,但TensorFlow官方有相关介绍】 ...