Tensorflow Lite for Microcontrollers

• C 或 C++ 程式設計經驗
• 對Python的基本理解
• 對嵌入式系統有大致的瞭解

觀眾

• 開發人員
• 程式師
• 對嵌入式系統開發感興趣的數據科學家

TensorFlow Lite for Microcontrollers 是 TensorFlow Lite 的一個埠，設計用於在微控制器和其他記憶體有限的設備上運行機器學習模型。

這種由講師指導的現場培訓（在線或遠端）面向希望在非常小的嵌入式設備上編寫、載入和運行機器學習模型的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 TensorFlow Lite。
• 將機器學習模型載入式裝置上，使其能夠檢測語音、對圖像進行分類等。
• 將 AI 添加到硬體設備，而無需依賴網路連接。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

• Microcontroller 與微處理器
• Microcontroller專為機器學習任務而設計

TensorFlow Lite 功能概述

• 設備上的機器學習推理
• 解決網路延遲問題
• 解決功率限制
• 保護隱私

Microcontroller 的約束

• 能耗和尺寸
• 處理能力、記憶體和存儲
• 有限的操作

開始

• 準備開發環境
• 在 Microcontroller 上運行一個簡單的 Hello World

創建音訊檢測系統

• 獲取 TensorFlow 模型
• 將模型轉換為 TensorFlow Lite FlatBuffer

序列化代碼

• 將 FlatBuffer 轉換為 C 位元組陣列

使用 Microcontroller 的 C++ 庫

• 對微控制器進行編碼
• 收集數據
• 在控制器上運行推理

驗證結果

• 運行單元測試以查看端到端工作流

創建圖像檢測系統

• 根據圖像數據對物理物件進行分類
• 從頭開始創建 TensorFlow 模型

部署支援 AI 的設備

• 在現場的微控制器上運行推理

故障排除

總結和結論