【源码】基于Arduino框架的微型机器学习系统

项目简介

本项目是基于Arduino框架的微型机器学习应用示例，借助机器学习技术在嵌入式设备上实现简单的数据预测与模型部署。利用Arduino硬件性能和TensorFlow Lite技术进行模型推理和计算，主要应用于边缘计算和物联网场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据集生成：通过Python脚本生成模拟正弦曲线的数据集，用于模型训练与测试。
2. 模型构建：运用TensorFlow的Keras API构建神经网络模型，预测正弦函数值。
3. 模型训练和评估：在Python环境完成模型训练，用测试集评估模型性能。
4. 模型转换和部署：将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，可在Arduino等嵌入式设备运行。
5. 量化优化：对模型进行量化处理，减小模型大小以适应有限硬件资源。

安装使用步骤

一、安装Arduino IDE及其相关扩展

1. 安装Arduino IDE 1.x版本（VSCode扩展仅支持1.x版本，不支持2.x版本）。
2. 打开VSCode的settings.json文件，按以下配置设置： json { "arduino.path": "C:\\Program Files (x86)\\Arduino", "arduino.useArduinoCli": true, "arduino.logLevel": "info", "arduino.allowPDEFiletype": false, "arduino.enableUSBDetection": true, "arduino.disableTestingOpen": false, "arduino.skipHeaderProvider": false, "arduino.additionalUrls": [ "http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json" ], "arduino.defaultBaudRate": 9600, "arduino.useArduinoCli": false }
3. 选择Arduino设备和端口并保存配置。

二、运行Python脚本生成和训练模型

1. 下载并运行位于projects/sin_wave/build_model.py的Python脚本。
2. 该脚本会生成模拟正弦曲线的数据集，用TensorFlow构建并训练简单的神经网络模型。
3. 脚本自动划分训练集、验证集和测试集，完成模型训练和评估。
4. 训练好的模型会转换为TensorFlow Lite格式，准备部署到Arduino设备。

三、模型部署到Arduino设备

1. 将转换后的TensorFlow Lite模型上传到Arduino设备。
2. 确保Arduino设备正确连接并配置，运行相应的Arduino代码进行模型推理。

通过以上步骤，可在Arduino设备上成功部署和运行微型机器学习模型，实现边缘计算和物联网应用。

下载地址

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