TensorFlow MicroPython 示例项目教程

TensorFlow MicroPython 示例项目教程

tensorflow-micropython-examplesA custom micropython firmware integrating tensorflow lite for microcontrollers and ulab to implement the tensorflow micro examples.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-micropython-examples

1. 项目介绍

TensorFlow MicroPython 示例项目是一个开源项目,旨在将 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 集成到 MicroPython 固件中,以便在微控制器上运行机器学习模型。该项目由 Michael O 创建,支持 ESP32 和 RP2040 等微控制器平台。通过该项目,开发者可以轻松地在微控制器上实验和部署 TinyML(微型机器学习)应用。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:

  • Git
  • Python 3.x
  • MicroPython 固件(适用于你的微控制器)

2.2 克隆项目

首先,克隆 TensorFlow MicroPython 示例项目到本地:

git clone https://github.com/mocleiri/tensorflow-micropython-examples.git
cd tensorflow-micropython-examples

2.3 编译固件

根据你的微控制器平台,编译相应的 MicroPython 固件。以下是针对 ESP32 的示例:

make -C micropython/ports/esp32 BOARD=GENERIC

2.4 上传固件

将编译好的固件上传到你的微控制器。以下是使用 esptool.py 上传固件的示例:

esptool.py --chip esp32 --port /dev/ttyUSB0 write_flash 0x1000 build-GENERIC/firmware.bin

2.5 运行示例代码

连接到你的微控制器并运行示例代码。以下是一个简单的 MicroPython 代码示例:

import machine
import time

led = machine.Pin(2, machine.Pin.OUT)

while True:
    led.value(1)
    time.sleep(1)
    led.value(0)
    time.sleep(1)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 语音识别

该项目支持在微控制器上运行语音识别模型。你可以使用 micro-speech 示例来识别特定的语音命令。

3.2 图像分类

通过集成 TensorFlow Lite 模型,你可以在微控制器上实现简单的图像分类任务。例如,使用 person-detection 示例来检测图像中是否有人。

3.3 传感器数据处理

结合传感器数据,你可以使用 TensorFlow MicroPython 示例项目来实现实时数据处理和预测。例如,使用加速度传感器数据进行姿态识别。

4. 典型生态项目

4.1 Edge Impulse

Edge Impulse 是一个用于开发嵌入式机器学习应用的平台。通过集成 TensorFlow MicroPython 示例项目,你可以在 Edge Impulse 上训练模型并将其部署到微控制器上。

4.2 OpenMV

OpenMV 是一个开源的机器视觉平台,支持 MicroPython。通过 TensorFlow MicroPython 示例项目,你可以在 OpenMV 上运行 TensorFlow Lite 模型,实现更复杂的机器视觉任务。

4.3 MicroPython-ulab

MicroPython-ulab 是一个用于 MicroPython 的科学计算库,类似于 NumPy。通过结合 TensorFlow MicroPython 示例项目和 ulab,你可以在微控制器上进行高效的数值计算和机器学习推理。


通过本教程,你应该能够快速上手 TensorFlow MicroPython 示例项目,并在微控制器上实现各种 TinyML 应用。

tensorflow-micropython-examplesA custom micropython firmware integrating tensorflow lite for microcontrollers and ulab to implement the tensorflow micro examples.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-micropython-examples

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

2022 / 01/ 30: 新版esptool 刷micropython固件指令不是 esptool.py cmd... 而是 esptool cmd... 即可;另外rshell 在 >= python 3.10 的时候出错解决方法可以查看:  已于2022年发布的: 第二章:修复rshell在python3.10出错 免费内容: https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/29666 micropython语法和python3一样,编写起来非常方便。如果你快速入门单片机玩物联网而且像轻松实现各种功能,那绝力推荐使用micropython。方便易懂易学。 同时如果你懂C语音,也可以用C写好函数并编译进micropython固件里然后进入micropython调用(非必须)。 能通过WIFI联网(2.1章),也能通过sim卡使用2G/3G/4G/5G联网(4.5章)。 为实现语音控制,本教程会教大家使用tensorflow利用神经网络训练自己的语音模型并应用。为实现通过网页控制,本教程会教大家linux(debian10 nginx->uwsgi->python3->postgresql)网站前后台入门。为记录单片机传输过来的数据, 本教程会教大家入门数据库。  本教程会通过通俗易懂的比喻来讲解各种原理与思路,并手把手编写程序来实现各项功能。 本教程micropython版本是 2019年6月发布的1.11; 更多内容请看视频列表。  学习这门课程之前你需要至少掌握: 1: python3基础(变量, 循环, 函数, 常用库, 常用方法)。 本视频使用到的零件与淘宝上大致价格:     1: 超声波传感器(3)     2: MAX9814麦克风放大模块(8)     3: DHT22(15)     4: LED(0.1)     5: 8路5V低电平触发继电器(12)     6: HX1838红外接收模块(2)     7:红外发射管(0.1),HX1838红外接收板(1)     other: 电表, 排线, 面包板(2)*2,ESP32(28)  
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