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tflite模型PC端与嵌入式交叉验证
tencentos tiny
tensorflow
嵌入式
机器学习
智能硬件
TFLM(Tensorflow lite micro)验证嵌入式端模型运行,直截了当做法是:对比PC端和嵌入式端运行的tflite模型的输入输出。笔者就TinyML的HelloWorld例程,实践了PC端tflite模型运行情况和MCU端RT1062部署后运行情况。
flavorfan
2022-05-13
2.7K
0
colab tip: 防止长时间无操作断开
机器学习
tensorflow
colab自不必多说,对机器学习从业者是布道者的角色。配合google driver,一些想法不会受限于硬件条件得以起航,就算有了条件,多处统一访问也方便开发。实践过程中,很多模型需要较长时间运行,如果你不操作点击几下网页,colab就会断开,时间久了就重连不回去了,大大影响效率。
flavorfan
2021-03-25
7K
2
设置TinyML实验Arduino环境
tensorflow
最近在学习edx的HarvardX TinyML 3 - deploying TinyML。这个在线课程大大降低了TinyML的学习曲线的陡峭度,可以作为《TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers》的有益补充。原书是TensorFlow-Lite-Micro相关设计的提纲挈领,但是成书到发行期间,TFLM一直也在发展中,书中的代码到实践时候就有差异;《TinyML》也没有把实践部署讲的很透彻,个人认为在于TFLM采用工业化的pipeline解决依赖(不同硬件平台的编译、库、工具链的依赖);《TinyML》在阐述硬件平台移植相关章节,没有把工具链从官方的工业pipeline完整的剥离出来,也导致了光看书无法复现。为什么敢这么说?徒手把TFLM移植到nrf52840的淘宝开发板上,书忽略了nrf平台工具链的构建,以及如何和tf编译系统联动的设计。工作原因没有精力继续TinyML的爱好了。Harvard在线课程给了个契机继续,毕竟看视频比看code和实操要省力好多。
flavorfan
2021-03-21
1.6K
0
TensorFlow_Probability实现Normalizing flows实例
tensorflow
机器学习
深度学习
标准化流(Normalizing Flows)是算法工具包中的一种便捷技术,它将简单的密度(如高斯分布)转换为丰富的复杂分布,可用于生成模型,RL和变分推断。 TensorFlow具有一组不错的功能,可轻松构建流程并对其进行训练以适应实际数据。
flavorfan
2021-03-14
1.6K
0
Tensorflow实现朴素贝叶斯分类器
tensorflow
人工智能
深度学习
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以及一些有关特征独立性的强(朴素)假设的简单概率分类器,也称“独立特征模型”。本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器,用TensorFlow_probability概率库实现参数可训练的高斯分布变种。
flavorfan
2021-02-27
1.5K
1
TinyML-6:移植到nrf52840淘宝开发板(带源码)
物联网通信
tensorflow
机器学习
腾讯云 TI 平台
嵌入式
技术到了最后,都是要在实际生活中实践,才有活力;而不是曲高和寡,光是鼓吹技术多牛逼,没有切实改变生活,提高体验,产生经济价值,那样的技术都是耍流氓。
flavorfan
2021-01-24
2.1K
12
TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制
tensorflow
机器学习
深度学习
物联网
腾讯云 TI 平台
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
flavorfan
2021-01-17
2.4K
0
TinyML-4:(Quantization) 为什么int8足够用于ML
tensorflow
机器学习
嵌入式
智能硬件
工业物联
当神经网络最初被开发时,最大的挑战是使它们能够工作!这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法,并且GPU具备完善的设备来加速这些计算,因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。
flavorfan
2021-01-10
1.8K
0
【云+社区年度征文】AI算法落地之数据链
机器学习
工业物联
人工智能
tensorflow
数据处理
机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题,原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起,数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
flavorfan
2020-12-14
777
0
【云+社区年度征文】TinyML实践-3:牛运动姿态识别的落地实现
tensorflow
机器学习
工业物联
嵌入式
智能硬件
TinyML最近几年才提出,TinyML的书去年才见到,中文版今年在国内才买到。TFLite micro技术也就今年左右才成熟。之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的,有一说一,应该都是经典的特征抽取,加上随机森林之类的经典算法实现的。实现起来,需要领域专家进行特征抽取,选择特征反复迭代;部署嵌入式由于实现困难有可能返回去修改模型,重新搞一套;解决完一个问题,新问题又得再来一次流程....
flavorfan
2020-12-11
1.1K
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【云+社区年度征文】TinyML实践-2:How TinyML Works?
tensorflow
物联网
机器学习
人工智能
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型,这种需求影响了很多设计决策,例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
flavorfan
2020-12-07
1.7K
0
TinyML实践-1:What & Why TinyML?
tensorflow
物联网
机器学习
嵌入式
机器/深度学习已经如火如荼,各种炫目的效果呈现不穷,笔者也复现一些如stackoverflow assistence、头像动漫化等,但大都需要强大算力,“终端(手机)+云服务器”是基本结构。去年关注到Google TFLite Micro(TFLM)及技术,可以将Tensorflow 模型部署到嵌入式的端末设备(比如arm cortex M4 64M)。恰好手头有一个农业物联网项目,利用嵌入式设备识别牲畜的活动状态,应用了这一个技术。这段时间项目间隙,记录下开发过程的一些心得体会。
flavorfan
2020-12-07
2.3K
1
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