项目简介

本项目是一个MNIST TensorFlow Lite云物联网服务器/客户端框架。ESP8266运行Arduino固件作为TCP客户端，连接到运行Python脚本的TCP服务器，请求对负载进行推理。服务器需具备运行Python 3和TensorFlow的能力，已在Jetson nano和普通工作站上测试。

项目的主要特性和功能

1. ESP8266客户端：ESP8266作为客户端，通过TCP协议与服务器通信，发送序列化数据请求推理。支持通过串口发送特定命令控制推理请求，如单次请求、定时请求和停止定时请求。
2. 服务器端：服务器端使用Python实现，可运行在Jetson nano或普通工作站上，对客户端发送的数据进行推理，并返回结果。
3. Jupyter notebook支持：提供Jupyter notebook，方便在Jetson nano上运行和调试。
4. 压力测试工具：提供tcp - stress - tool工具，可对服务器进行压力测试，评估服务器的性能。

安装使用步骤

ESP8266固件

1. 打开Arduino IDE（版本 > 1.8），打开esp8266 - tf - client/esp8266 - tf - client.ino文件。
2. 根据网络设置修改代码中的以下变量： ```cpp

define SSID "SSID"

define SSID_PASSWD "PASSWORD"

define SERVER_IP "192.168.0.123"

define SERVER_PORT 32001

3. 若将ESP8266运行频率从160MHz改为80MHz，需修改`MS_CONST`：cpp

define MS_CONST 80000.0f

`` 4. 点击Verify和Upload`构建并上传固件。

服务器端

Jupyter notebook

若使用Jetson nano运行Jupyter notebook，安装好依赖后，运行以下命令： sh sudo jupyter notebook --allow - root --ip 192.168.0.86 --port 8888 替换ip和port为合适的值，然后运行所有单元格。

TfliteServer

运行TfliteServer前，需修改jupyter_notebook/TfliteServer/TfliteServer.py中的IP和端口，然后在终端运行： sh python3 TfliteServer

压力测试工具

1. 进入tcp - stress - tool目录，运行以下命令编译工具： sh make
2. 使用以下命令运行压力测试： sh ./tcp - stress - tool [server ip] [server port] [num of connections]

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】