12. 转换为 TensorFlow Lite 现在,我们有了一个可以接受的准确的模型。 但是,要将其与 TensorFlow Lite for Microcontrollers 一起使用,我们需要将其转换为正确的格式,然后将其下载为文件。 为此,我们将使用 TensorFlow Lite 转换器。转换器以特殊的,节省空间的格式输出文件,以供受内存限制的设备使用。 由于此模型将...
第一步,运行“ ESP32 Hello World”以熟悉新的世界。 从TensorFlow示例仓库运行“ TensorFlow Lite Hello World”。 从零开始构建,部署和运行“ Fashion MNIST”应用程序。 结论,下一步。 硬件和软件 开始选择实验平台的最佳方法是查看TensorFlow Lite for Microcontrollers支持的平台列表。 我选择了ESP32平台。 由于我...
f.write(tflite_model) 2. 模型部署 将转换后的TFLite模型部署到便携式超声仪的微控制器上。选择支持TFLM的微控制器,如Arduino Nano 33 BLE Sense或ESP32等。在Arduino IDE中安装TFLM库,通过Arduino库管理器搜索“TensorFlow Lite for Microcontrollers”并安装。
5. **安装TensorFlow Lite for Microcontrollers**：这是一个专门为微控制器设计的TensorFlow版本。您可以...
Google发布TensorFlow Lite for Microcontrollers，旨在为微控制器及其他内存有限设备提供简化版TensorFlow。该版本核心运行时在Cortex M3上仅需16KB，加上用于运行语音关键字检测模型的空间，总共仅需22KB。本文将指导如何将TensorFlow Lite移植至Arduino环境下的ESP32，实现预测功能。首先，确保Python中安装了...
Adafruit TensorFlow Lite for Microcontrollers Kit- 基于Microchip ATSAMD51J19微控制器,ARM Cortex-M4F内核,频率120MHz Adafruit Circuit Playground Bluefruit- 基于 Nordic nRF52840 微控制器,Arm Cortex-M4内核,频率64MHz Espressif ESP32-DevKitC- 基于乐鑫的ESP32微控制, Xtensa® 32-bit LX6内核, 主频达 ...
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: 首先确保你的Python安装了tensorflow: pip install tensorflow==2.0 或这个...
以下是 EON 对 Edge Impulse 中典型模型的影响示例。下面您将看到在 Cortex-M4F 上运行的带有 2D 卷积神经网络的关键字识别模型的每次推理时间、RAM 和 ROM 使用情况。顶部:EON,底部:使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 运行的相同模型。 在EON 下运行的 2D 卷积神经网络 ...
模型保存在只读程序存储器中,并以简单的 C 文件的形式提供。标准工具可用于将 FlatBuffer 转换为 C 数组。 集成TensorFlow Lite for Microcontrollers 的 C++ 库 编写微控制器代码以使用 C++ 库执行推断。 部署到您的设备 构建程序并将其部署到您的设备。 参考链接 esp-idf Tensorflow create_sine_model.ipynb...
在 ESP32 上执行 TensorFlow Lite for Microcontrollers 将为各种由本地推理触发的用例提供场景。ESP32 有 双核 CPU 和一系列优化,更易运行繁重的 TF Micro 工作负载。Wi-Fi 回传有助于推送远程事件,并根据推理触发动作。 人员检测或门铃摄像头? 举个例子,我们修改了大家可能都很熟悉的 person_detection 示例,把...