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使用Tensorflow訓(xùn)練模型并且部署到ESP32S3進(jìn)行推理

1? ?簡(jiǎn)介最近這一段時(shí)間在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，也嘗試將一個(gè)SkLearn的模型部署到了PocketBeagle 2 上（感謝論壇提供的試用機(jī)會(huì)），發(fā)現(xiàn)效果是真的不錯(cuò)。所以我就在想有沒(méi)有什么便捷的方式能夠?qū)⒁粋€(gè)簡(jiǎn)單的模型部署到單片機(jī)上來(lái)實(shí)現(xiàn)某種行為的邊緣計(jì)算。于是經(jīng)過(guò)我的搜索后找到了一個(gè)ESP32 的基于Tensorfl ow lite 的庫(kù)。如下圖所示。上述的這個(gè)庫(kù)是基于TF官方的TF-lite進(jìn)行ESP32-S3的適配。所以對(duì)應(yīng)TF官方的介紹如下圖所示。至此邏輯關(guān)系已經(jīng)被整理清楚了，TF
關(guān)鍵字： 202509 Tensorflow 推理樂(lè)鑫

本設(shè)計(jì)使用目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別進(jìn)行分類垃圾以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工分類。本設(shè)計(jì)旨在用前沿的YOLOv3模型去實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的垃圾識(shí)別。設(shè)計(jì)中的模型利用Anaconda搭建環(huán)境變量，并在Pycharm軟件上運(yùn)行模型。YOLOv3模型實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)集來(lái)自華為云人工智能大賽提供的垃圾分類數(shù)據(jù)集，共有44種垃圾類別，圖片數(shù)為1.9萬(wàn)張。經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn)YOLOv3模型能夠快速而又準(zhǔn)確地識(shí)別出44種垃圾，隨后通過(guò)藍(lán)牙發(fā)出信號(hào)給STM32單片機(jī)部分，單片機(jī)通過(guò)控制舵機(jī)旋轉(zhuǎn)后完成全自動(dòng)化垃圾分類。
關(guān)鍵字：智能分類垃圾桶環(huán)境保護(hù) STM32單片機(jī) 深度學(xué)習(xí) TensorFlow YOLOv3 202202

　　祝朝坤，魏倫勝（鄭州工商學(xué)院，河南?鄭州?451400）　　摘?要：本研究旨在開(kāi)發(fā)一種基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序通過(guò)OpenCV圖像處理檢測(cè)垃圾中的垃圾類型。為了提供最有效的方法，本研究對(duì)眾所周知的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。經(jīng)測(cè)試Inception-v4的準(zhǔn)確率要優(yōu)于其他同類模型。本研究的模型是經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，用于對(duì)選定的可回收對(duì)象類別進(jìn)行分類，其數(shù)據(jù)將通過(guò)STM32硬件端進(jìn)行分析進(jìn)而控制整個(gè)垃圾分類系統(tǒng)?！　￡P(guān)鍵詞：TensorFlow；
關(guān)鍵字： 202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分類 STM32 OpenCV

TensorFlow 官方博客宣布開(kāi)源新的運(yùn)行時(shí) TFRT，該運(yùn)行時(shí)提供了統(tǒng)一的、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層，并在各類硬件上均具有高性能。　　TFRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示，TFRT 將取代現(xiàn)有的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí)。原有的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí)最初是為圖形執(zhí)行和訓(xùn)練模型的工作負(fù)載而構(gòu)建的。與之相比，新的運(yùn)行時(shí)將急切的執(zhí)行需求放在第一位，同時(shí)特別強(qiáng)調(diào)架構(gòu)的可擴(kuò)展性和模塊化。　　它能夠很好地滿足開(kāi)發(fā)復(fù)雜模型時(shí)尋求更快的迭代時(shí)
關(guān)鍵字：谷歌 TensorFlow TFRT

　　0. 簡(jiǎn)介　　在過(guò)去，我寫(xiě)的主要都是“傳統(tǒng)類”的機(jī)器學(xué)習(xí)文章，如樸素貝葉斯分類、邏輯回歸和Perceptron算法。在過(guò)去的一年中，我一直在研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開(kāi)始構(gòu)建和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣，我們以后就可以將這個(gè)知識(shí)作為一個(gè)構(gòu)建塊來(lái)創(chuàng)造有趣的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序了。　　為此，你需要安裝Tensorflow(請(qǐng)參閱安裝說(shuō)明)，你還應(yīng)該對(duì)Python編程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的理論有一個(gè)基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴GP
關(guān)鍵字： Tensorflow 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　2016 年已經(jīng)過(guò)去，BEEVA Labs 數(shù)據(jù)分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章，盤(pán)點(diǎn)了目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架。為什么要做這一個(gè)盤(pán)點(diǎn)呢?他寫(xiě)道：「我常聽(tīng)到人們談?wù)撋疃葘W(xué)習(xí)——我該從哪里開(kāi)始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽(tīng)說(shuō) Caffe 很常用，但會(huì)不會(huì)太難了?在 BEEVA Lab
關(guān)鍵字： TensorFlow 深度學(xué)習(xí)

谷歌日前將公司最新的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件開(kāi)源，雖說(shuō)該系統(tǒng)對(duì)谷歌的語(yǔ)音、圖像識(shí)別程序來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，但將其開(kāi)源并不會(huì)危及公司的戰(zhàn)略，這可能就是實(shí)力吧。
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