通过量化模型，权重的存储大小减少为原来的 4 分之一（如 32 位到 8 位值的量化），而对准确度的影响可以忽略（通常约为 1–3%）。8 位编码过程中量化误差的示意图（图源：https://tinymlbook.com/）此外，在量化过程中，由于量化误差，一些信息可能会丢失。为了解决这个问题，量化感知（QA）训练被提出并作为...
通过量化模型,权重的存储大小减少为原来的 4 分之一(如 32 位到 8 位值的量化),而对准确度的影响可以忽略(通常约为 1–3%)。 8 位编码过程中量化误差的示意图(图源:https://tinymlbook.com/) 此外,在量化过程中,由于量化误差,一些信息可能会丢失。为了解决这个问题,量化感知(QA)训练被提出并作为一种替代...
然后将该模型被编译成 C 或 C++(大多数微控制器都能有效地使用内存),并由设备上的解释器运行。 TinyML 应用程序工作流(图源:https://tinymlbook.com/) TinyML 大部分技巧来自于处理复杂的微控制器世界。TF Lite 以及 TF Lite Micro 之所以这么小是因为所有不必要的功能都被删除了。不幸的是,一些有用的功能也...
通过量化模型,权重的存储大小减少为原来的 4 分之一(如 32 位到 8 位值的量化),而对准确度的影响可以忽略(通常约为 1–3%)。 8 位编码过程中量化误差的示意图(图源:https://tinymlbook.com/) 此外,在量化过程中,由于量化误差,一些信息可能会丢失。为了解决这个问题,量化感知(QA)训练被提出并作为一种...
TinyML 应用程序工作流(图源:https://tinymlbook.com/) TinyML 大部分技巧来自于处理复杂的微控制器世界。TF Lite 以及 TF Lite Micro 之所以这么小是因为所有不必要的功能都被删除了。不幸的是,一些有用的功能也被删除了,如调试和可视化。这意味着,如果在部署期间出现错误,就很难判断发生了什么。
TinyML 应用程序工作流(图源:https://tinymlbook.com/) TinyML 大部分技巧来自于处理复杂的微控制器世界。TF Lite 以及 TF Lite Micro 之所以这么小是因为所有不必要的功能都被删除了。不幸的是,一些有用的功能也被删除了,如调试和可视化。这意味着,如果在部署期间出现错误,就很难判断发生了什么。
TinyML 应用程序工作流(图源:https://tinymlbook.com/) TinyML 大部分技巧来自于处理复杂的微控制器世界。TF Lite 以及 TF Lite Micro 之所以这么小是因为所有不必要的功能都被删除了。不幸的是,一些有用的功能也被删除了,如调试和可视化。这意味着,如果在部署期间出现错误,就很难判断发生了什么。
days of receipt of the book with appropriate evidence of damage and we will work with you to secure a replacement copy, if necessary. Please note that each printed book you order from us is individually made by Packt's professional book-printing partner which is on a print-on-demand basis...
rustcontainerizationedge-computingtinymledgeml UpdatedJul 5, 2022 Rust TensorFlow Lite models for MIRNet for low-light image enhancement. computer-visiontflitetensorflow2tinyml UpdatedDec 24, 2020 Jupyter Notebook Load more… Improve this page
为了应对这些弊端和风险,业界有人提出了边缘计算(edge computing)的概念,这是一种分布式计算架构,将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移至网络逻辑上的边缘节点来处理。这样做可以减少不必要的信息传输,从而降低信息在传递过程中被泄露的风险,并且减少对网络的依赖,降低延迟。而本书中提到的给嵌入式设备使用...