TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite针对微控制器优化的版本,ESP32-S3是一款性能出色且资源相对丰富的微控制器,将TensorFlow Lite Micro部署到ESP32-S3上并进行模型量化与加速,是实现端侧智能的有效途径。 引言 随着物联网(IoT)设备的广泛应用,在端侧设备上运行机器学习(ML)模型的需求日益增长。TinyML作为专注于在...
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。
8月 28 日,TensorFlow 在官方博客中宣布 TensorFlow Lite Micro 支持在乐鑫 ESP32 上运行。 以下为博客原文: 如今,ESP32 被广泛应用于智能家居和无线连接设备及项目中,它能连接各种传感器和执行器,从而感知环境并做出相应动作。在 ESP32 上运行 TensorFlow Lite Micro 时,会出现由本地推断所触发的各种用例场景。ES...
- 是否了解微控制器架构（比如STM32或ESP32）？- 是否有TensorFlow Lite基础概念？（*如果答案是否定的，建议先补完《嵌入式系统入门指南》和TensorFlow Lite官方教程*）一、部署前的“硬件软件大扫除”1.1 硬件清单与“空间规划”- 主控芯片：推荐72MHz以上带浮点运算单元（FPU）的MCU - 内存要求：至少64KB RAM...
ESP32 简介:Wi-Fi MCU我们很高兴宣布设备端机器学习框架 TensorFlow Lite 已支持 ESP32 芯片组,可进一步减轻 TensorFlow Lite Micro 的工作负载,助力智能家居体验。作为原型设计的优异载体,微控制器 ESP32 深…
$乐鑫科技(SH688018)$ESP32 支持运行 TensorFlow Lite Micro 网页链接 中国,上海2020年8月31日 本文将通过基于 ESP-EYE 开发板的人脸检测实例来演示 TensorFlow Lite Micro 如何在 ESP32 上运行。 8月 28 日,TensorFlow 在官方博客中宣布 TensorFlow Lite Micro 支持在乐鑫 ESP32 上运行。
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。
技术选型依据:TensorFlow Lite Micro框架 + ESP32协处理器 + CMSIS-NN加速库 实现目标:构建低功耗实时手势识别系统(<100mW功耗) 第一部分:模型轻量化 1.1 模型量化压缩 # 训练后量化方案 import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(model_dir) ...
TensorFlow Lite esp32 tensorflow lite esp32 arduino 介绍 Arduino 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"...
本期视频将详细讲解如何在资源有限的环境下部署TensorFlow Lite Micro模型,特别是在ESP32单片机上的应用。内容涵盖选择合适的模型架构和优化策略,以最大限度地减少内存和计算需求。以婴儿哭声分类为具体案例,展示从数据预处理、模型训练到最终部署的全过程。观众将学习如何利用梅尔频谱图和MFCC方法进行音频特征提取,并使用...