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...
由以上Arduino程序可见,一行代码就把TensorFlow模型读入了到系统模型中,然后单片机就具备了预测能力(插上了AI的翅膀!),满满的惊喜啊: Eloquent::TinyML::TfLite<NUMBER_OF_INPUTS, NUMBER_OF_OUTPUTS, TENSOR_ARENA_SIZE> ml(sine_model); 烧录到ESP32中,程序运行的结果如下: 由结果可见,预测能力还是挺强的,误差...
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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…
sine_model.h文件包含从TensorFlow模型中生成的预测数据，转换为char数组。通过Arduino程序，一行代码即可将TensorFlow模型加载至系统，ESP32单片机因此具备预测能力。烧录程序至ESP32后，观察结果发现预测效果良好，误差较小，计算性能优异。此流程展示了如何将TensorFlow Lite成功移植至Arduino环境下的ESP32，实现...
TinyML是机器学习前沿的一个分支,致力于在超低功耗、资源受限的边缘端(MCU)部署机器学习模型,实现边缘AI,使机器学习真正大众化,使生活真正智能化。简单来说就是在单片机上跑深度学习,很不可思议吧,因为AI在大众的印象里都是需要大算力、高能耗,TinyML为低功耗AI的普及开了个好头。
Allows you to run machine learning models locally on your ESP32 device. - tanakamasayuki/Arduino_TensorFlowLite_ESP32
微控制器是边缘计算的常见硬件，小巧、低功耗，像 Arduino、ESP32 这样的平台特别适合嵌入式场景。我的目标是用这些小家伙跑 AI 模型，实现实时推理，比如识别声音或传感器数据。TensorFlow Lite Micro 是专为这类设备设计的工具，轻量又高效，而 Python 让我能快速上手整个流程，从数据处理到模型训练，再到转换部署...
乐鑫一级代理商ESP32支持TensorFlowLiteMicro/ESP32免费流媒体服务,本论文将以ESP-EYE开发板为例,说明TensorFlowLiteMicro如何在ESP32上运行。 八月二十八日,TensorFlow在官方博客上宣布TensorFlowLiteMicro支持乐鑫一级代理商ESP32。 下面是博客原文: 目前,ESP32已广泛用于智能家庭以及无线连接设备和工程中,该系统可以连接...
基于32位架构(如Arm Cortex-M处理器)和ESP32的系统。 它可以在内存仅有数十KB的系统上运行。 适用于MCU的TensorFlow Lite采用C++ 11编写。 适用于MCU的TensorFlow Lite可作为Arduino库提供。该框架还可以为其他开发环境(如Mbed)生成项目。 不需要操作系统支持、动态内存分配或任何C/C++标准库。