嵌入式训练：将机器学习算法应用于嵌入式系统的新趋势

嵌入式训练：将机器学习算法应用于嵌入式系统的新趋势

嵌入式系统是指嵌入在各种设备和系统中的计算机系统，其设计目的是执行特定的任务或功能。随着人工智能和机器学习的快速发展，嵌入式系统中集成机器学习算法的需求也越来越迫切。本文将介绍嵌入式训练的概念，并提供一个简单的示例代码，以说明如何在嵌入式系统中进行训练。

嵌入式训练是指在嵌入式系统中进行机器学习模型训练的过程。传统上，机器学习模型的训练通常在强大的计算机或云服务器上完成，然后将训练好的模型部署到嵌入式系统中进行推断。然而，随着嵌入式设备的计算能力和存储容量的提升，现在可以在嵌入式系统中进行端到端的训练，以便更好地适应实时和离线应用场景。

以下是一个使用Python和TensorFlow Lite Micro库进行嵌入式训练的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras <