Tensor Flow Lite micro

Tensor Flow Lite micro与HIF3
最新推荐文章于 2025-10-10 06:53:37 发布
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博客提及了Tensor Flow Lite micro与HIF3相关内容，这属于信息技术领域。Tensor Flow Lite micro在相关技术应用中或有重要作用，HIF3与之结合可能带来新的技术发展。

Tensor Flow Lite micro  with HIF3  

使用TensorFlow Lite Micro流程记录(带源码)
ZhaoDongyu_AK47的博客
05-23 5438
记录如何使用tensorflow lite micro，以及期间解决的问题
TensorFlow Lite（实战系列二） ：自定义网络实现MNIST数据集的训练迁移边缘设备
变强啊！三少奶奶
08-07 1150
摘要 在本篇文章中，少奶奶将详细的讲解如何把自定义训练的网络模型转换成TensorFlow Lite能识别的模型，并嵌入到手机设备中，让大家能够摆脱只能使用Google官网提供的模型的苦恼。此次教程使用的是MNIST数据集，在下一篇文章中，少奶奶将会使用YOLOV3模型来训练更为复杂的模型结构。当然，若有小伙伴不理解YOLOV3模型，少奶奶也会在近期使用浅显易懂的方式讲解一下YOLOV3.但总的来说，无论你是使用官网提供的模型还是自定义训练的模型，其整体思路是不变的。还请大家细心浏览和理解。 感谢前辈的分享
tflite-micro:适用于微控制器的TensorFlow Lite
04-17
适用于微控制器的TensorFlow Lite TFLM代码目前正在从重构为独立的。 此重构目前处于初始阶段，预计将在2021年6月底完成。
tensorflow-arduino-examples:TensorFlow Lite Micro示例在Google和Antmicro之间的协作中构建，可在Google Colab中运行并与Renode CI测试一起运行
04-08
TensorFlow Lite Micro示例 该存储库由Antmicro和Google的TF Lite Micro团队合作开发，目前尚在开发中，但最终旨在包含使用和来轻松运行TF Lite Micro演示的源，测试，Google合作实验室和其他材料。 。 回购结构 .github/workflows -GH操作文件 generate_ipynb_files.yml从py源生成ipynb文件 test_examples.yml构建和测试示例 examples -特定TensorFlow Lite示例的脚本，测试和colab文件 hello-world -Arduino Nano 33 BLE Sense上的hello世界演示 micro-speech -Arduino Nano 33 BLE Sense上的微型语音演示 magic-wand -Arduino Nano 33 BLE S
TensorFlow 核心模块详解：TensorFlow Lite Micro 与微控制器部署
最新发布
没事学AI的博客
10-10 1228
TensorFlow Lite Micro（TFLite Micro）是专为微控制器设计的超轻量级AI推理框架，能在KB级内存、MHz级CPU的硬件上运行。其核心特性包括超小体积（16KB）、低内存占用（2-10KB）、仅需CPU运算和超低功耗（微安级）。部署流程分为四步：设计极简模型（如10KB参数）、全整数量化（INT8/INT16）、转换为TFLite格式和集成到微控制器固件。通过训练后量化和模型剪枝可进一步压缩模型体积，适用于智能传感器、可穿戴设备等边缘AI场景。
TensorFlow Lite Micro简介与使用
全栈O-Jay的博客
08-13 7397
一文高效搞懂TensorFlow Lite Micro的简介与使用！
【亲测免费】 TensorFlow Lite for Microcontrollers 使用教程
gitblog_00605的博客
08-09 2242
TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）是TensorFlow Lite的一个端口，专门设计用于在内存有限设备（如微控制器和数字信号处理器）上运行机器学习模型。该项目旨在为低功耗、资源受限的嵌入式目标提供机器学习模型的部署能力。 ## 项目快速启动 ### 安装 首先，需要将项目克隆到本地： ```bash git clone https://g...
TensorFlow和它的弟弟们
m0_46171719的博客
08-20 998
TensorFlow、TensorFlow Lite和TensorFlow Lite Micro是Google针对不同资源环境和应用场景推出的深度学习解决方案。TensorFlow适用于资源丰富的环境，TensorFlow Lite适用于移动设备和嵌入式设备，而TensorFlow Lite Micro则专为资源极度受限的微控制器等小型设备设计。这三者共同构成了Google在深度学习领域的完整产品线，以满足不同场景下的需求。
TensorFlow Lite for Microcontrollers 的使用和实现
u011279649的专栏
10-27 4756
使用方法 参考tensorflow/lite/micro/examples/xxx 目录下的使用方法， 以hello_world为例， 文件hello_world_test.cc 1. 创建MicroErrorReporter object tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter; 2. 有tflite model文件得到 tflite::Modle 结构体 const tflite::Model* model = ::tflite::G.
[AI教程]TensorFlow入门：手势数字识别
DoctorCuiLab的博客
11-14 3661
实验说明 本实验为吴恩达课后编程作业第二课第三周内容，通过引导我们将完成一个深度学习框架，使我们可以更轻松地构建神经网络。编程框架不仅可以缩短编码时间，而且有时还可以执行加速代码的优化。 数据集下载地址：[https://github.com/stormstone/deeplearning.ai/tree/c38b8ea7cc7fef5caf88be6e06f4e3452690fde7] 工具：J...
TensorFlow Lite在边缘推理中的应用指南
AI算力网络与通信的博客
09-05 1051
在。
generic-tflmicro:TensorFlow Lite Micro的CMake项目
04-01
通用tflmicro 该存储库提供： cmake项目以生成TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）作为库通过将此存储库添加为git-submodule，您可以轻松地在项目中使用TFLM 使用TFLM库的样本项目（Hello World项目） 此存储库中的TFLM库没有特定于平台的硬件优化。 因此该库应在任何平台上运行 我创建此存储库主要是为了在PC上进行开发（Windows和Linux在x64上） 当您使用像Arduino这样的特定硬件时，最好为设备创建一个新的库以获得更好的性能。 如何建造 PC Linux（x64） mkdir -p build && cd build/ cmake .. make -j4 ./examples/hello_world/hello_world Windows（Visual Studio 2019）（
推荐文章：TensorFlow Lite for Microcontrollers —— 深入微控制器的机器学习利器
gitblog_00058的博客
05-09 1007
推荐文章：TensorFlow Lite for Microcontrollers —— 深入微控制器的机器学习利器 tflite-microInfrastructure to enable deployment of ML models to low-power resource-constrained embedded targets (including microcontrollers ...
基于Zephyr在微型MCU上使用Tensor Flow Lite Micro做图像分类
17岁boy的博客
12-09 2030
首先需要保证你已经拥有了一个图像分类的模型。 其次我们需要Zephyr RTOS。 这些可以参考如下文章： 基于Stm32F746g_disg平台下移植zephry使用TinyML预测模型_17岁boy的博客-优快云博客
TensorFlow Lite Micro 项目贡献指南与技术规范深度解析
gitblog_00057的博客
06-25 481
TensorFlow Lite Micro（简称TFLM）作为TensorFlow的轻量级版本，专为微控制器和嵌入式设备设计。本文将深入剖析该项目的技术贡献规范，帮助开发者理解如何高效参与项目开发。 ## 法律与社区规范 ### 贡献者许可协议（CLA） 所有代码贡献必须附带CLA协议，该协议保留贡献者的版权，同时授权项目使用和分发贡献内容。CLA只需签署一次，适用于所有相关项目。 ### ...
ESP-IDF机器学习：TensorFlow Lite Micro
gitblog_00146的博客
09-04 769
TensorFlow Lite Micro（TFLite Micro）是Google推出的轻量级机器学习推理框架，专门为微控制器和嵌入式设备设计。结合ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework），开发者可以在ESP32系列芯片上实现高效的边缘AI应用。 本文将详细介绍如何在ESP-IDF环境中集成和使用TensorFlow Lite Micro，包括环...
TensorFlow Lite简单分析
Tomes.V.White
02-26 5320
转载自：https://www.jianshu.com/p/f07c39f7b22b一、移动端深度学习SDK比较11月14日，谷歌终于开源了业界期待已久的移动版TensorFlow — TensorFlow Lite（Github传送门）。笔者认为，谷歌很可能凭借这款利器赢得移动端AI的生态之战。理由有三：1. 无缝支持通过TensorFlow训练好的神经网络模型。只需要几个简单的步骤就可以完成桌...
【亲测免费】 TensorFlow Lite for Microcontrollers 项目教程
gitblog_00576的博客
08-09 1281
TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 项目的目录结构如下： ``` tflite-micro/ ├── benchmarks/ ├── cmake/ ├── docs/ ├── examples/ ├── kernal/ ├── models/ ├── scripts/ ├── tensorflow/ ├── third_party/ ├── t...
论文阅读——TensorFlow Lite Micro：嵌入式TinyML系统上的机器学习推理框架深度解析
DuHz的博客
09-06 917
TensorFlow Lite Micro (TFLM) 是一个专为嵌入式系统设计的轻量级机器学习推理框架，针对微控制器和DSP的资源约束进行了深度优化。本文系统分析了TFLM的设计哲学和技术创新，包括：1) 采用极简主义设计原则，去除动态内存分配和文件系统依赖；2) 提出双栈内存分配策略和装箱算法，实现60%的内存优化；3) 模块化架构支持硬件厂商提供特定优化；4) 解释器执行模型兼顾灵活性和效率。文章还量化了嵌入式市场的碎片化程度和资源限制，并展示了TFLM在关键词检测、异常检测等TinyML应用中的成
如何在PLC中直接运行AI模型？
08-09
在PLC（可编程逻辑控制器）中直接运行AI模型是工业自动化领域的一个前沿方向，传统PLC主要用于执行逻辑控制、顺序控制等任务，计算能力有限，但随着工业边缘计算的发展，部分高端PLC已具备运行轻量级AI模型的能力。 --- ## 一、可行性分析 ### 1.1 PLC运行AI模型的限制 | 限制因素 | 说明 | |----------|------| | CPU性能 | 多数PLC为嵌入式ARM或x86架构，计算能力有限 | | 内存容量 | 内存较小，不适合运行复杂模型 | | 实时性要求 | AI模型推理可能影响PLC原有控制任务 | | 编程语言限制 | 多数PLC使用IEC 61131-3语言（如ST、LD），不支持Python等 | ### 1.2 可行方案 | 方案 | 描述 | |------|------| | **边缘PLC + Linux系统** | 如倍福（Beckhoff）TwinCAT 3，支持在Windows/Linux下运行Python模型 | | **PLC嵌入AI协处理器** | 如使用FPGA、NPU协处理器加速推理 | | **模型部署在PLC的Soft PLC环境** | 使用TwinCAT、CODESYS等软PLC环境运行AI模型 | | **模型转换为C/C++代码嵌入PLC** | 使用TensorFlow Lite for Microcontrollers、ONNX Runtime等 | --- ## 二、实现方案详解（以TwinCAT 3为例） ### 2.1 硬件平台：倍福嵌入式PLC（如CX9020） 该PLC运行Linux系统，支持TwinCAT 3运行时，可安装Python环境。 ### 2.2 软件环境 - 操作系统：Linux（TwinCAT 3运行时） - 支持Python 3.x、TensorFlow Lite、ONNX Runtime - 支持C/C++、IEC 61131-3混合编程 --- ## 三、具体实现步骤 ### 3.1 模型准备（Python端） ```python # train_model.py from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import numpy as np import joblib # 示例数据 X = np.random.rand(1000, 5) y = np.random.rand(1000) # 训练模型 model = RandomForestRegressor() model.fit(X, y) # 保存模型 joblib.dump(model, 'boiler_efficiency_model.pkl') ``` ### 3.2 模型转换为ONNX格式（便于部署） ```python # convert_to_onnx.py from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import joblib model = joblib.load('boiler_efficiency_model.pkl') initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 5]))] onnx_model = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type) with open("boiler_efficiency_model.onnx", "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) ``` ### 3.3 在PLC中部署ONNX模型（使用ONNX Runtime） ```python # model_inference.py import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载ONNX模型 ort_session = ort.InferenceSession("boiler_efficiency_model.onnx") # 输入数据 input_data = np.array([[1200, 1500, 100, 850, 3.5]], dtype=np.float32) # 推理 outputs = ort_session.run( None, {'float_input': input_data} ) print("预测效率：", outputs[0][0]) ``` --- ## 四、集成到TwinCAT项目中 1. 在TwinCAT 3中创建一个“T_SampleTask”任务 2. 使用TcCOM调用Python脚本（或使用.NET集成） 3. 或将模型转换为C代码，使用TwinCAT C++库调用 --- ## 五、轻量化部署方案（适用于低端PLC） ### 5.1 使用TensorFlow Lite for Microcontrollers ```c #include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h" #include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" #include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" #include "model.h" // 编译后的TFLite模型 const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_model); tflite::AllOpsResolver resolver; const tflite::Interpreter* interpreter; // 初始化 TfLiteStatus init_status = interpreter->AllocateTensors(); if (init_status != kTfLiteOk) { // 错误处理 } // 设置输入 float* input = interpreter->typed_input_tensor<float>(0); input[0] = 1200.0; // primary_air_flow input[1] = 1500.0; // secondary_air_flow ... // 推理 interpreter->Invoke(); // 获取输出 float* output = interpreter->typed_output_tensor<float>(0); printf("预测效率：%f\n", output[0]); ``` --- ## 六、总结 | 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |------|----------|------|------| | TwinCAT + Python | 高端PLC，边缘设备 | 灵活、开发快 | 资源消耗大 | | ONNX Runtime | 支持Linux的PLC | 跨平台、兼容性强 | 需要部署运行时 | | TensorFlow Lite | 微控制器、嵌入式PLC | 占用资源小 | 开发复杂 | | C/C++模型嵌入 | 定制化系统 | 性能高 | 开发周期长 | --- ###
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