【源码】基于TensorFlow Lite Micro的Raspberry Pi Pico机器学习框架

项目简介

本项目是基于TensorFlow Lite Micro库的Raspberry Pi Pico微控制器版本，为开发者提供在资源受限的微控制器上运行机器学习模型的框架。借助此项目，开发者能在Raspberry Pi Pico上开展语音识别、图像中的人体检测、加速度计手势识别等传感器分析任务。

项目的主要特性和功能

1. 支持在Raspberry Pi Pico上部署和运行机器学习模型。
2. 提供多个示例应用，如简单的语音识别、魔法棒手势识别、图像中的人体检测等。
3. 针对微控制器资源限制，优化了内存使用和计算效率。
4. 包含多种内核操作、内存管理器和内存规划器的测试，保证框架在微控制器环境下的正确性和性能。

安装使用步骤

环境准备

1. 依照Raspberry Pi Pico的设置说明初始化开发环境。
2. 确保已设置PICO_SDK_PATH环境变量，指向Pico SDK的安装路径。

构建项目

1. 利用VS Code的CMake集成工具加载项目，选择底部的构建选项进行构建。
2. 或者在命令行中使用CMake进行构建。

运行示例

1. 从hello_world项目开始，该项目展示了如何在设备上部署机器学习模型，并驱动Pico的LED以学习到的正弦波模式闪烁。
2. 其他示例需连接音频、加速度计或图像输入设备，开发者需自行编写代码连接传感器。

贡献代码

可通过以下命令生成Pico兼容的项目： bash cd tensorflow tensorflow/lite/micro/tools/project/generate.py rp2 pico-tflmicro

学习更多

1. 访问TensorFlow网站获取训练、教程和其他资源的信息。
2. 阅读TinyML Book了解如何在各种系统中使用TensorFlow Lite Micro。
3. 参考TensorFlowLite Micro: Embedded Machine Learning on TinyML Systems获取框架设计和实现的详细信息。

许可

TensorFlow源代码遵循src/tensorflow/LICENSE中描述的许可证，其他库的组件在其third_party文件夹中包含相应的许可证。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】