描述

什么是 TinyML？

想象一下，想要感知微控制器上何時(shí)發(fā)生某種手勢(shì)。通常，這將通過從傳感器收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)、對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記、然后使用腳本來訓(xùn)練模型然后部署它來完成。此工作流程需要大量時(shí)間，并且對(duì)初學(xué)者來說可能非常艱巨。

TinyML 是 Edge imp 提供的一項(xiàng)服務(wù)，只需將微控制器連接到他們的服務(wù)，單擊一個(gè)按鈕，然后在他們的服務(wù)器完成繁重的工作后部署它，就可以輕松創(chuàng)建這些模型。他們的拖放界面使添加更多傳感器或?qū)W習(xí)功能變得輕而易舉。

潛在應(yīng)用

如前所述，Edge Impulse 的 TinyML 非常適合快速創(chuàng)建依賴大量數(shù)據(jù)來檢測(cè)和/或預(yù)測(cè)事件何時(shí)發(fā)生或正在發(fā)生的項(xiàng)目。一個(gè)很好的例子是熱詞識(shí)別，可以設(shè)置一個(gè)設(shè)備來監(jiān)聽一個(gè)特定的短語，然后根據(jù)它執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作，比如“打開百葉窗”或“開燈”。該平臺(tái)的另一個(gè)重要用途是運(yùn)動(dòng)識(shí)別，例如一種計(jì)算步數(shù)或檢查當(dāng)前是否正在使用物品的方法。

設(shè)置帳戶

首先，首先創(chuàng)建一個(gè)帳戶。

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輸入您的信息并驗(yàn)證您的電子郵件后，您將看到一個(gè)入門頁面。這將引導(dǎo)您完成連接設(shè)備、收集數(shù)據(jù)和最終部署模型的過程。我將我的第一個(gè)項(xiàng)目命名為 PhoneTest-1，但它可以是任何你喜歡的。

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連接手機(jī)

TinyML 支持許多設(shè)備，包括 ESP32、許多 ST ARM Cortex-M3 板和幾個(gè)支持 Arduino WiFi 的套件。然而，許多相同的任務(wù)只需通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器使用智能手機(jī)即可完成，因?yàn)樗溈孙L(fēng)和加速度計(jì)。要連接您的手機(jī)，只需點(diǎn)擊打開二維碼的“使用您的手機(jī)”按鈕。

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掃描后，您將被帶到他們的網(wǎng)站并通過 API 密鑰自動(dòng)連接到他們的 API。確保在本指南的其余部分保持手機(jī)開機(jī)并打開瀏覽器窗口。

收集數(shù)據(jù)

現(xiàn)在是時(shí)候真正深入研究并創(chuàng)建模型了。但首先，必須有數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它。確保您將手機(jī)放在手邊，因?yàn)槟鷮⑹褂闷鋫鞲衅鱽聿东@數(shù)據(jù)。首先，轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)采集選項(xiàng)卡并確保選擇了您的手機(jī)。選擇加速度計(jì)傳感器和頻率，然后單擊“開始采樣”。移動(dòng)完手機(jī)后，您可以在圖表中查看收集到的數(shù)據(jù)。

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訓(xùn)練模型

由于您記錄了一些數(shù)據(jù)，是時(shí)候從中訓(xùn)練模型了。繼續(xù)并導(dǎo)航到“創(chuàng)建脈沖”頁面并選擇推薦的頻譜分析處理塊和 Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)塊。然后繼續(xù)前進(jìn)并保存沖動(dòng)。

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接下來，設(shè)置數(shù)據(jù)的縮放、過濾和 FFT 設(shè)置。這些將控制您的數(shù)據(jù)在發(fā)送到 NN 之前如何進(jìn)行預(yù)處理。之后，查看并生成特征。

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在 NN 設(shè)置頁面上，我決定將默認(rèn)置信度閾值從 80% 更改為 91%。訓(xùn)練模型后，我能夠查看模型提出的圖表。然后我轉(zhuǎn)到“分類”頁面，從手機(jī)中收集了更多數(shù)據(jù)，并查看了模型能夠檢測(cè)到的內(nèi)容。

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部署

為了部署模型，我將模型導(dǎo)出為 WebASM 文件，然后將其解壓縮。然后我創(chuàng)建了一個(gè)名為的新 js 文件run-impulse.js并將其放入與模型相同的文件夾中（但該文件附加到此項(xiàng)目頁面）。為了運(yùn)行它，我在命令提示符中輸入了節(jié)點(diǎn)命令run-impulse.js，然后將“原始特征”數(shù)組粘貼在引號(hào)中作為node命令的第二個(gè)參數(shù)。

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1 / 3 ? run-impulse.js 源代碼

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最后的想法

我認(rèn)為 TinyML 是一種輕松收集數(shù)據(jù)并將其處理成模型的好方法，這些模型可以快速部署到“邊緣”的微控制器上，而無需互聯(lián)網(wǎng)連接或強(qiáng)大的處理器，這可以為許多項(xiàng)目帶來機(jī)器學(xué)習(xí)功能并實(shí)現(xiàn)驚人的要建造的創(chuàng)作。