描述

“開發嵌入式 ML 原型很難！”

近年來，嵌入式 ML 一直是開發人員想要掌握的東西之一。但是對于開發嵌入式 ML 項目，必須精通 Python 和 C/C++。并非所有嵌入式開發人員都使用 Python。并非所有 ML 開發人員都使用 C++。

“雖然情況正在發生變化”

在眾多行業巨頭和初創公司的支持下，TinyML 世界正在發生變化。Edge Impulse 正在幫助開發人員快速從開發到生產嵌入式 ML 原型。現在，您可以在幾分鐘內使用 Edge Impulse 等超級用戶友好的 TinyML 軟件開發任何您想要的東西。

雖然 Edge Impulse 不要求您擁有博士學位。用于開發 TinyML 模型，但中學生/高中生尤其是正在學習 STEAM/STEM 的學生使用它并不容易和簡單。

“Codecraft 來救援”

Seeed Studio 的新 TinkerGen IDE 令人興奮。好消息是它現在支持在 Web IDE 中開發嵌入式 ML 原型。無需使用不同的選項卡/軟件，甚至無需使用 Edge Impulse Studio。

讓我向您展示該平臺的快速概述和演練。

前往ide.tinkergen.com并使用您的電子郵件地址進行注冊，如下所示。

繼續讓我們選擇今天要使用的硬件，即 Seeed Studio Wio 終端。

接下來我們需要安裝 Codecraft Assistant，它將與 Wio 終端和 Codecraft 的 Web IDE 進行通信。

單擊上傳選項，將顯示一個提示，如此處所示。

單擊下載設備助手并等待它完成下載。在那之前，快速瞥一眼窗外，享受新鮮空氣！

好的，因為我們已經完成了下載和安裝，讓我們開始使用 CodeCraft 和我們的 Wio 終端來嘗試一個簡單的項目。

因此，現在使用 Type-C USB 電纜連接 Wio 終端，然后單擊 Codecraft IDE 中的上傳按鈕。

成功配對設備后，您會看到以下屏幕。

收到！我們現在正在嘗試使用此 IDE 的嵌入式機器學習功能進行一些實驗。

單擊ModelCreation選項卡讓我們為該演示選擇MotionRecognition模型。

現在單擊它并為您的項目鍵入一個名稱，如下所示。

單擊“確定”后，您會看到一個帶有類似 Scratch 編程的頁面，如此處所示。

但我對其進行了一些修改，使其看起來更酷！

所以這里有一些你需要記住的關鍵點，按鈕 A 是左起最后一個按鈕，B 是中間的，C 是第一個。

請按照此快速了解：

現在讓我們收集一些數據。

首先讓我們通過下面的 gif 來了解我們需要為數據收集過程執行的動作。

并且每個步驟至少執行 6-7 次以獲得訓練 ML 模型的良好數據（即 30-35 秒）。

我為每種類型收集了 6 個樣本，每個樣本中的時間為 5 秒，如下所示。

下一步：模型訓練和部署

單擊Training and Deployment 選項卡，選擇NN 選項作為默認選項，即Small。更高的 NN 也會增加訓練時間和更高的準確性。

讓我們將訓練周期（稱為 Epochs）保持為 20，以便更快地創建模型。

經過所有更改后，它將如下所示：

只需點擊“開始訓練”，然后在快速休息后回來。

此選項減少了在 EI Studio 中完成的 3-4 個步驟的使用，但在這里您只需單擊 1 次即可完成。

2-3分鐘后：

您還可以查看原始數據選項卡，其中以圖形表示形式顯示收集的數據。

接下來點擊模型訓練報告和瞧！

所以我們得到了 95.8% 的準確率（對于第一次嘗試來說相當不錯）。此外，我們甚至可以看到推理時間以及峰值 RAM 和閃存使用情況。

現在單擊模型部署并確保檢查您正在部署一個 int8（量化）模型。

現在您必須單擊“編程”選項卡，然后根據我設計的程序簡單地拖放，如下所示。

只需點擊上傳！

等待 4-5 分鐘后，您將看到以下屏幕。我們的設備現在已使用新程序激活。

現在做一個波形，它會打印出一個波形，翻轉和空閑也是如此。

所以我們實際上在不到一個小時的時間內就完成了一個完整的 ML 項目。從模型選擇到數據收集甚至部署，無需編寫任何代碼腳本。

您可以使用 Codecraft 和 Edge Impulse 做任何您想做的事情，比示例更多。

現在就是這樣。如果您有任何問題，請隨時在下面發表評論。

簽收，

阿里吉特

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