TensorFlow Lite Micro 适用于所有人的开源机器学习框架。 介绍 这是用于Raspberry Pi Pico微控制器的的版本。它使您可以运行机器学习模型来执行语音识别,检测图像中的人物,识别来自加速度计的手势以及其他传感器分析任务。 入门 首先,您需要按照Pico设置说明来初始化计算机上的开发环境。完成此操作后,请确保将PICO_SDK_PATH环境变量设置为Pico SDK的位置,无论是在您正在构建的外壳中,还是在扩展的CMake configure环境变量设置中(如果您使用的是VS Code) 。 然后,您应该能够构建库,测试和示例。最简单的构建方法是使用VS Code的CMake集成,方法是加载项目并选择窗口底部的构建选项。 包含什么 包括几个示例应用程序。最简单的开始是hello_world项目。这说明了在设备上部署ML模型,以学习的正弦波模式驱动Pico的LED