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范传康的专栏

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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。

2022-05-13

2.7K0

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。

2021-01-24

2K12

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。

2021-01-10

1.7K0

【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....

2020-12-11

1.1K0

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。

2020-12-07

2.2K1

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