在 PSoc62 上使用第三方 tflite 模型进行机器学习

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嗨,

我可以使用第三方 TFLITE 模型和 “模型转 C 数组” 转换器吗? Tensorflow 转换器:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/python/util.py将 bytes_to_c_source 例程。

那么其他 TFLITE 文件与 PSoc6 ML 库兼容? 我还可以使用张量流转换器来创建 C 数组吗?

 

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@jsmith678x

是的,您可以在 PSoC6 ML 库中使用第三方 TFLITE 模型和模型到 C 阵列转换器,只要它们与该库对输入和输出格式的要求兼容。 你提到的 TensorFlow 转换器确实可以用来基于 TFLITE 模型创建 C 数组。

但是,请务必注意,PSoc6 ML 库有自己的一组支持的模型和工具。 建议您查看库的文档,确保您选择的 TFLITE 模型和转换工具与该库兼容。

关于 TensorFlow 转换器,它应该能够从 TFLITE 模型生成 C 数组,用于 PSoC6 ML 库。 您可以使用 convert_bytes_to_c_source 例程以适当的格式创建一个 C 头文件,其中包含模型的权重和偏差,以便与库一起使用。

请参阅 ModusToolbox™ 机器学习用户指南的第 5.2 节。

TFLM 库在英飞凌微控制器上运行机器学习模型。 TFLM 库可作为 ModusToolbox™ 资源使用。 使用以下 GitHub 链接:https://github.com/infineon/ml-tflite-micro

您可以在 deps 文件夹下添加依赖文件(mtb 格式),也可以使用库管理器将其添加到您的项目中。 它在 “图书馆>机器学习” ml-tflit > e-micro 下可用。

ModusToolbox™ 机器学习 (ML) 配置器用于 ML 应用程序,用于使预训练的学习模型适应英飞凌目标平台。该工具接受预训练的机器学习模型并生成嵌入式模型(作为库),该模型可以与目标设备的应用程序代码一起使用。

机器学习配置器接受预训练的机器学习模型并生成嵌入式模型(作为 C 头文件或二进制文件),该模型可以与目标设备的应用程序代码一起使用。 该工具允许您使用一组优化参数将所选的预训练模型拟合到目标设备上。 该工具作为 GUI 和提供相同功能的命令行工具提供。 GUI 包含自己的用户指南,可从 “帮助” 菜单中获得。 命令行工具包括一个-h 开关,用于显示各种可用选项。 ML

配置器有两个推理引擎选项:
• TFLM 推理引擎
• 英飞凌推理引擎

每个选项都带有一组不同的配置,如 ModusToolbox™ Machine Learning Configurator 用户指南中所述。


最诚挚的问候,
Nin

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