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第03集TensorFlow lite micro 一起来学MCU嵌入式AI开发 #ai #嵌入式 人工智能 #TensorFlow Lite micro
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第03集TensorFlow lite micro 一起来学MCU嵌入式AI开发 #ai #嵌入式 人工智能 #TensorFlow Lite micro MCU嵌入式AI开发笔记 03 Tensorflow lite micro学习 https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers https://github.com/tensorflow/tflite-micro 首先我们把代码下载下来。 $ git clone https://github.com/tensorflow/tflite-micro.git 之后有几个网站，逐一学习了解： 1、https://tensorflow.google.cn/lite?hl=sv 2、 https://github.com/tensorflow/tflite-micro TensorFlow Lite tensorflow.google.cn/lite 学习 指南 开发工作流程 以下指南介绍了该工作流程的每个步骤，并提供了进一步说明的链接： 注意：若要让性能、模型大小和准确率达到理想的平衡状态，请参阅性能最佳做法指南。1. 创建 TensorFlow Lite 模型 TensorFlow Lite 模型以名为 FlatBuffer 的专用高效可移植格式（由“.tflite”文件扩展名标识）表示。与 TensorFlow 的协议缓冲区模型格式相比，这种格式具有多种优势，例如可缩减大小（代码占用的空间较小）以及提高推断速度（可直接访问数据，无需执行额外的解析/解压缩步骤），这样一来，TensorFlow Lite 即可在计算和内存资源有限的设备上高效地运行。 TensorFlow Lite 模型可以选择包含元数据，并在元数据中添加人类可读的模型说明和机器可读的数据，以便在设备推断过程中自动生成处理前和处理后流水线。如需了解详情，请参阅添加元数据。 您可以通过以下方式生成 TensorFlow Lite 模型： 使用现有的 TensorFlow Lite 模型：若要选择现有模型，请参阅 TensorFlow Lite 示例。模型可能包含元数据，也可能不含元数据。 创建 TensorFlow Lite 模型：使用 TensorFlow Lite Model Maker，利用您自己的自定义数据集创建模型。默认情况下，所有模型都包含元数据。 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型：使用 TensorFlow Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。在转换过程中，您可以应用量化等优化措施，以缩减模型大小和缩短延时，并最大限度降低或完全避免准确率损失。默认情况下，所有模型都不含元数据。 2. 运行推断 推断是指在设备上执行 TensorFlow Lite 模型，以便根据输入数据进行预测的过程。您可以通过以下方式运行推断，具体取决于模型类型： 不含元数据的模型：使用 TensorFlow Lite Interpreter API。在多种平台和语言（如 Java、Swift、C++、Objective-C 和 Python）中均受支持。 包含元数据的模型：您可以使用 TensorFlow Lite Task 库以利用开箱即用的 API，也可以使用 TensorFlow Lite Support 库构建自定义的推断流水线。在 Android 设备上，用户可以使用 Android Studio ML Model Binding 或 TensorFlow Lite Code Generator 自动生成代码封装容器。仅在 Java (Android) 中受支持，我们正在努力使其在 Swift (iOS) 和 C++ 中受支持。 在 Android 和 iOS 设备上，您可以使用硬件加速来提升性能。在任何一个平台上，您都可以使用 GPU 代理：在 Android 上，您可以使用 NNAPI 代理（适用于新款设备）或 Hexagon 代理（适用于旧款设备）；在 iOS 上，您可以使用 Core ML 代理。如需添加对新的硬件加速器的支持，您可以定义自己的代理。 开始使用 根据目标设备，您可以参阅以下指南： Android 和 iOS：请浏览 Android 版快速入门和 iOS 版快速入门。 嵌入式 Linux：对于 Raspberry Pi 和具有 Edge TPU 的 Coral 设备等嵌入式设备，请浏览 Python 版快速入门；对于 ARM，请浏览 C++ 构建说明。 微控制器：对于仅包含几千字节内存的微控制器和 DSP，请浏览适用于微控制器的 Te
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