Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite

Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite, mikro denetleyicilerde ve yalnızca birkaç kilobayt belleğe sahip diğer cihazlarda makine öğrenimi modellerini çalıştırmak için tasarlanmıştır. Çekirdek çalışma zamanı, bir Arm Cortex M3'e 16 KB'ye sığar ve birçok temel modeli çalıştırabilir. İşletim sistemi desteği, herhangi bir standart C veya C ++ kitaplığı veya dinamik bellek tahsisi gerektirmez.

Mikrodenetleyiciler neden önemlidir?

Mikrodenetleyiciler tipik olarak, temel hesaplama gerektiren donanıma gömülü olan küçük, düşük güçlü bilgi işlem cihazlarıdır. Makine öğrenimini küçük mikrodenetleyicilere getirerek, genellikle bant genişliğine ve güç kısıtlamaları ve yüksek gecikmeye neden olur. Bu, cihazdan hiçbir veri çıkmadığı için gizliliğin korunmasına da yardımcı olabilir. Günlük rutininize adapte olabilen akıllı cihazları, problemler ile normal çalışma arasındaki farkı anlayan akıllı endüstriyel sensörler ve çocukların eğlenceli ve keyifli yollarla öğrenmelerine yardımcı olabilecek sihirli oyuncaklar hayal edin.

Desteklenen platformlar

Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite, C ++ 11 ile yazılmıştır ve 32 bitlik bir platform gerektirir. Arm Cortex-M Serisi mimarisine dayalı birçok işlemci ile kapsamlı bir şekilde test edilmiş ve ESP32 dahil olmak üzere diğer mimarilere taşınmıştır. Çerçeve bir Arduino kütüphanesi olarak mevcuttur. Ayrıca Mbed gibi geliştirme ortamları için projeler üretebilir. Açık kaynak kodludur ve herhangi bir C ++ 11 projesine dahil edilebilir.

Aşağıdaki geliştirme kartları desteklenmektedir:

Örnekleri keşfedin

Her örnek uygulama Github üzerindedir ve desteklenen platformlara nasıl dağıtılabileceğini açıklayan bir README.md dosyasına sahiptir. Bazı örneklerde, aşağıda verildiği gibi belirli bir platformu kullanan uçtan uca öğreticiler de vardır:

İş akışı

Bir mikro denetleyicide bir TensorFlow modelini dağıtmak ve çalıştırmak için aşağıdaki adımlar gereklidir:

  1. Bir model eğitin :
  2. C ++ kitaplığını kullanarak cihazda çıkarım yapın ve sonuçları işleyin.

Sınırlamalar

Mikrodenetleyiciler için TensorFlow Lite, mikro denetleyici geliştirmenin belirli kısıtlamaları için tasarlanmıştır. Daha güçlü cihazlar üzerinde çalışıyorsanız (örneğin, Raspberry Pi gibi gömülü bir Linux cihazı), standart TensorFlow Lite çerçevesini entegre etmek daha kolay olabilir.

Aşağıdaki sınırlamalar dikkate alınmalıdır:

  • TensorFlow işlemlerinin sınırlı bir alt kümesi için destek
  • Sınırlı sayıda cihaz için destek
  • Manuel bellek yönetimi gerektiren düşük seviyeli C ++ API
  • Cihaz üzerinde eğitim desteklenmiyor

Sonraki adımlar