TensorFlow Lite for Microcontrollers是一个专为嵌入式设备优化的TensorFlow Lite版本。你可以从TensorFlow的GitHub仓库获取它: bash git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow/tensorflow/lite/micro 然后,你需要根据STM32的目标平台编译TensorFlow Lite。这通常涉及配置CMake或Makefile来指定...
七、参考链接TensorFlow Lite for Microcontrollers介绍： TensorFlow Lite for Microcontrollers (google.cn)...
//TensorFlow Lite for Microcontrollers 解释器,模型将在解释器中运行 #include <tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h> //定义 TensorFlow Lite FlatBuffer 数据结构的模型,用于理解 sine_model_data.h 中的模型数据 #include <tensorflow/lite/schema/schema_generated.h> //用于获取当前tensor flow版本与模型版...
从克隆esp-iot-solution仓库开始。然后复制空项目并将其用作我们的ESP32_Fashion_MNIST项目的基础。 将TensorFlow Lite for Microcontrollers组件components / fmicro从TensorFlow Hello World项目复制到我们项目的组件中。 从项目中删除component1和component2。 将model_data.cc文件放入主目录。 现在我们需要将所有内容连接...
Because machine learning (especially neural networks and deep learning) is computationally expensive, TensorFlow Lite for Microcontrollers requires you to use a 32-bit processor, such as an ARM Cortex-M or ESP32. Also note that the library is (mostly) written in C++, so...
*13章 TensorFlow Lite for Microcontrollers317 13.1 什么是TensorFlow Lite for Microcontrollers317 13.2 编译系统323 13.3 支持一个新的硬件平台331 13.4 支持一个新的IDE或新的编译系统336 13.5 在项目和代码库之间整合代码更改337 13.6 回馈开源338 13.7 支持新的硬件加速器339 ...
丹尼尔·西图纳亚克,Google领导TensorFlow Lite的开发宣传工作,并协助运营TinyML meetup小组。他是Tiny Farms的联合创始人,这是美国第一家利用自动化技术以工业规模生产昆虫蛋白的公司。 译者与审校者简介 魏兰,软件开发工程师,现就职于Google北京。机器视觉,Android性能优化爱好者。博客:blog.csdn.net/xiaowei_cqu。
Works on unix port and esp32 port using files. Person Detection Documentation Magic Wand TODO #5 About Tensorflow At the moment we are using themainbranch in thetensorflow lite micro repository. This is the C++ api version of tensorflow lite designed to run on microcontrollers. ...
STM32F746 Discovery kit- STMicroelectronics STM32F746NG微控制器,Arm® Cortex®-M7内核,频率216MHz Adafruit EdgeBadge- 基于Microchip ATSAMD51J19微控制器,ARM Cortex-M4F内核,频率120MHz Adafruit TensorFlow Lite for Microcontrollers Kit- 基于Microchip ATSAMD51J19微控制器,ARM Cortex-M4F内核,频率12...
该工具实际上是原始 STM32CubeMX 框架的扩展,可帮助 STM32Cube.AI 执行目标 STM32 边缘设备的代码生成和中间件参数估计。 主要特点: 允许您从预先训练的神经网络和典型的机器学习模型生成一个库,该库针对 STM32 进行了优化 支持最流行的框架(Tensor Flow Lite、Keras、qKeras、Pytorch、ONNX 等) 通过STM32Cube ...