描述

Google TensorFlow 簡介TensorFlow (TF) 是一個用于機器學習的端到端開源平臺。它擁有一個由工具、庫和社區(qū)資源組成的全面、靈活的生態(tài)系統(tǒng)，讓研究人員能夠推動 ML 的最先進技術(shù)，開發(fā)人員可以輕松構(gòu)建和部署基于 ML 的應用程序。而用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFL) 旨在在只有幾千字節(jié)內(nèi)存的微控制器和其他設(shè)備上運行機器學習模型。核心運行時僅適合 Arm Cortex M3 上的 16 KB，并且可以運行許多基本模型。它不需要操作系統(tǒng)支持、任何標準 C 或 C++ 庫或動態(tài)內(nèi)存分配。Ameba 和 TensorFlow Lite TFLAmeba 是一個易于編程的平臺，用于開發(fā)各種物聯(lián)網(wǎng)應用程序。AmebaD配備了多種外設(shè)接口，包括WiFi、GPIO INT、I2C、UART、SPI、PWM、ADC。通過這些接口，AmebaD可以連接LED、開關(guān)、壓力計、濕度計、PM2.5粉塵傳感器等電子元件。在 Ameba RTL8722DM 上運行的 Hello World 示例

示例指南在 ambiot/ambd_arduino 下載用于微控制器庫的 TensorFlow Lite 的 Ameba 定制版本。按照 Arduino - Libraries 中的說明進行安裝。確保在 ambiot/ambd_arduino 中找到的補丁文件也已安裝。打開示例，“文件”->“示例”->“TensorFlowLite_Ameba”->“hello_world”。

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上傳代碼并在上傳完成后按 Ameba 上的重置按鈕。將 LED 連接到數(shù)字引腳 10 和接地，確保極性正確。您應該會看到 LED 快速淡入和淡出。在 Arduino 串行繪圖儀中，您可以看到繪制成圖形的 Tensorflow 模型的輸出值，它應該類似于正弦波。

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