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嵌入式微型机器学习与系统应用

week1

任务

每周/隔周汇报进展 (PPT)

final: 确定研究方向与主体开展研究工作

参考

arduino

tinyml

CS249r

工作周期

研究方向
研究问题
研究方法
方法实现
实验验证、结果分析
抽象、凝练
论文写作

考核

算法、系统报告

• 课程总结报告
• 每组研究报告、汇报ppt

选题

week2

报告

参照：Tinyml-book 第四章

使用神经网络拟合 sin(x)

平台： colab

单层感知机

1-8(relu)-1

未能很好拟合函数

多层感知机

1-16-16-1

拟合效果较好

生成TFLite模型

使用TFLite Converter

量化模型，并生成 C 文件

在物理机上配置环境

week3-4

报告

• 主要任务：

  • 创建 TinyML 应用程序 Hello World Example

• 参考：

  • Tinyml-book 第五章、第六章
  • tensorflow/tflite-micro: Infrastructure to enable deployment of ML models to low-power resource-constrained embedded targets (including microcontrollers and digital signal processors). (github.com)

现存代码与书本内容差异过大，很难参考书中内容完成实验

"Hello World"

• evaluate_test.cc

  • 导入依赖项

  • 测试配置

  TF_LITE_MICRO_TEST_BEGIN
    
  TF_LITE_MICRO_TEST(LoadModelAndPerformInterference) 
  

  • 记录数据
  • 映射模型
  • 创建 AllOpsResolver
    • 包含 tflite for microcontrollers 的所有可用算子
  • 创建解释器
  • 检查输入张量
  • 对输入进行推断
  • 读入输出

运行测试

在项目根目录下运行代码

make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile test_evaluate_cc_test

编译文件并运行后得到以下结果：

~~~ALL TESTS PASSED~~~

Running evaluate_cc_test took 0.003 seconds

---

参照书本，尝试使测试失败，修改以下代码（由于版本差异，无法找到完全一致的位置）

结果如下

tensorflow/lite/micro/tools/make/test_latency_log.sh evaluate_cc_test  gen/linux_x86_64_default/bin/evaluate_cc_test '~~~ALL TESTS PASSED~~~' linux
Difference between predicted and actual y value is significant.
make: *** [tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/Makefile.inc:22：test_evaluate_cc_test] 错误 1

深入研究代码

标准程序

main_functions.cc

• setup()
  • 初始化记录、加载模型等
• loop()
  • 多次运行的代码段

output_handler.cc

通过 ErrorReporter 实例记录 x, y 值

main.cc

setup 后重复调用 loop 函数

运行

缺少文件，无法照书中内容编译

部署到微控制器

使用编译并部署 Arduino 应用

缺少目标

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From： https://www.cnblogs.com/a-wnico-blog/p/17224139.html