【源码】基于TensorFlow Lite Micro的TI设备示例项目

项目简介

本项目提供针对Texas Instruments（TI）设备的TensorFlow Lite Micro（TFLite Micro）示例代码，助力开发者在TI设备尤其是资源受限的嵌入式系统中运行和优化机器学习模型。

项目的主要特性和功能

1. 多设备支持：提供针对MSP432P401R和CC32XXSF等不同TI设备的示例代码。
2. TFLite Micro集成：展示如何在TI设备上集成和运行TensorFlow Lite Micro进行模型推理。
3. 明确软硬件要求：详细列出运行示例代码所需的硬件和软件要求，包含开发工具（如Code Composer Studio）和SDK的安装步骤。
4. 深度可分离卷积实现：示例代码中包含适用于图像处理和神经网络特征提取的深度可分离卷积实现。
5. 激活函数与池化操作：提供ReLU、Sigmoid、Tanh等多种激活函数和最大池化、平均池化等池化操作的实现。
6. 优化性能提升：借助ARM的DSP指令集和MVE指令集实现高效的计算优化。

安装使用步骤

1. 下载和安装开发工具

• Code Composer Studio 11+：依照官方安装指南下载并安装。
• TI SDK：下载并安装适用于目标设备的TI SDK，例如MSP432P401R SDK和CC32XX SDK。

2. 安装GCC工具链

• 启动Code Composer Studio。
• 在Help菜单中选择“Install GCC ARM Compiler Tools”，按提示完成安装。

3. 生成、构建和烧录项目

• 启动Code Composer Studio并创建新的工作空间。
• 使用“Import CCS Projects”导入本项目的示例代码。
• 选择目标设备（如MSP432P401R或CC32XXSF）后点击“Finish”。
• 在Code Composer Studio中，选择“Run->Debug”构建和烧录项目。
• 烧录完成后，手动重置设备。

4. 查看程序输出

• Linux：在终端执行命令： screen /dev/ttyACM0 115200
• Windows：使用串行终端模拟器（如TeraTerm、PuTTy等）查看输出。

通过上述步骤，可在TI设备上成功运行TensorFlow Lite Micro示例代码，进行模型推理和性能优化。

下载地址

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