TinyML:基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习 PDF电子书 [64MB]

编程开发 夜叉 2026-05-13 97 0 // 自建的夸克api
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适读人群:

深度学习 从业者;嵌入式 工程 师;从初级到高级的各级学生、教师、 研究 人员;其他对深度学习和TinyML感兴趣的人员。

深度学习 网络 正在变得越来越小。Google Assistant 团队 可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中,你将进入TinyML的 世界 。TinyML将深度学习和嵌入式系统相结合,使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。

本书解释了如何训练足够小的模型以适合任何 环境 。对于 希望 在嵌入式系统中搭建 机器学习 项目软件 及硬件 开发 人员而言,本书是一个 理想指南 ,它将一步步地指导你搭建一 系列 TinyML项目。 阅读 本书不需要任何机器学习或者微控制器开发经验。

你将深入了解以下内容:

•如何创建语音识别程序、行人检测程序和响应手势的魔杖程序。

•如何使用Arduino和超低功耗微控制器。

•机器学习的 基本知识 以及如何训练自己的模型。

•如何训练模型以理解音频、图像和加速度传感器 数据

•如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers,这是Google用于TinyML的工具包。

•如何调试程序并提供隐私和安全保障。

•如何优化延迟、功耗、模型以及二进制文件大小。


作者简介:
Pete WardenGoogle公司TensorFlow面向移动和嵌入式设备部分的 技术 主管,也是TensorFlow团队的创始成员之一。他曾是Jetpac的首席技术官(CTO)和创始人,该公司于 2014 年被Google收购。Daniel SitunayakeGoogle 领导 TensorFlow Lite的开发宣传 工作 ,并协助 运营 TinyML meetup小组。他是Tiny Farms的联合创始人,这是 美国 第一家利用自动化技术以工业规模生产昆虫蛋白的公司。译者与审校者简介魏兰 软件开发 工程师,现就职于Google 北京 。机器 视觉 ,Android性能优化爱好者。博客:blog.csdn.net/xiaowei_cqu。卜杰毕业于南京邮电 大学 ,现于Google北京担任 软件工程 师。邮箱:prikevs@gmail.com。王铁震现就职于Go...Pete WardenGoogle公司TensorFlow面向移动和嵌入式设备部分的技术主管,也是TensorFlow团队的创始成员之一。他曾是Jetpac的首席技术官(CTO)和创始人,该公司于2014年被Google收购。Daniel SitunayakeGoogle领导TensorFlow Lite的开发宣传工作,并协助运营TinyML meetup小组。他是Tiny Farms的联合创始人,这是美国第一家利用自动化技术以工业规模生产昆虫蛋白的公司。译者与审校者简介魏兰软件开发工程师,现就职于Google北京。机器视觉,Android性能优化爱好者。博客:blog.csdn.net/xiaowei_cqu。卜杰毕业于南京邮电大学,现于Google北京担任软件工程师。邮箱:prikevs@gmail.com。王铁震现就职于Google北京,Tensorflow团队核心软件开发工程师。邮箱:wangtz@ google .com。

目录:
第1章 简介5
第2章 入门 8
第3章 快速了解机器学习12
第4章 TinyML之“Hello World”:创建和训练模型28
第5章 TinyML之“Hello World”:创建应用程序 6 2
第6章 TinyML之“Hello World”:部署到微控制器88
第7章 唤醒词检测:创建应用程序116
第8章 唤醒词检测:训练模型165
第9章 行人检测:创建应用程序199
第10章 行人检测:训练模型233
第11章 魔杖:创建应用程序250
第12章 魔杖:训练模型294
第13章 TensorFlow Lite for Microcontrollers317
第14章 设计 你自己的TinyML应用程序351
第15章 优化延迟357
第16章 优化功耗369
第17章 优化模型和二进制文件大小376
第18章 调试387
第19章 将模型从TensorFlow移植到TensorFlow Lite395
第20章 隐私、安全和部署399
第21章 了解 更多 405

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