【源码】基于TensorFlow Lite Micro和Arduino的嵌入式机器学习示例

项目简介

本项目聚焦于在Arduino平台运用TensorFlow Lite Micro（TFLM）开展嵌入式机器学习应用开发。通过一系列示例代码，助力开发者迅速掌握在资源受限的嵌入式设备上运行机器学习模型的方法。此外，项目集成了KissFFT库的实数FFT实现，可在嵌入式系统中高效处理快速傅里叶变换。

项目的主要特性和功能

1. TensorFlow Lite Micro支持：提供在Arduino上运行TFLM的示例代码，方便开发者快速实现嵌入式机器学习应用。
2. KissFFT库集成：包含KissFFT库的实数FFT实现，支持高效的FFT和逆FFT计算，适配资源受限的嵌入式环境。
3. 跨平台支持：支持在Linux环境下借助Arduino CLI进行构建，还提供自动化的构建状态检查。
4. 示例代码：提供多个示例代码，如“Hello World”示例，帮助开发者快速上手并理解在Arduino上使用TFLM的方法。

安装使用步骤

1. 复制仓库：把本仓库复制到~/Arduino/libraries目录下。
2. 打开Arduino IDE：启动Arduino IDE，在“文件”菜单里选择“示例”来查找TFLM示例代码。
3. 选择示例：挑选一个示例（例如“Hello World”）并打开。
4. 编译和上传：将代码编译并上传到你的Arduino设备。
5. 运行示例：在Arduino设备上运行示例代码，观察输出结果。

完成上述步骤，即可快速开启在Arduino上使用TensorFlow Lite Micro进行嵌入式机器学习开发的流程。

下载地址

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