ESP32部署TensorFlow Lite

news2024/9/25 5:23:07

本来是想找一篇中文教程，不过只看到一个英文官方的，也行吧，虽然效率会慢丢丢。

GitHub - espressif/esp-tflite-micro: TensorFlow Lite Micro for Espressif Chipsets

看了一圈，有个中文的：

esp-dl/README_cn.md at master · espressif/esp-dl · GitHub

目前阶段还是照着做，然后写一点感想。。。后面有机会和能力再深度写一下。

之前都是用micropython，觉得简单。不过涉及到tensorflow lite的好像都是原厂环境。。。

没办法，搞了一阵终于把环境弄出来了。可以Hello了。。。

继续往机器学习的方向走，遇到的最大的问题就是不管是tensorflow还是tflite-micro，都无法下载。但是网上的很多教程都是先要拿到tensorflow lite。然后基于tensorflow lite的例子，送到idf环境去编译。

后面看了历险记（参考中）那个文章，说是现在乐鑫自己也有tflite的例子，可以曲线救国，先跑通乐鑫自己的例子，然后用python下的tensorflow生成lite模型，最后用xxd命令转换成model.cc。这个model.cc刚好又是乐鑫里面带了的。这样就可以闭环了。

照着他写的一步步来，晚上把乐鑫自己的hello world跑通了，还是很简单。（真不知道网上这些大神哪里找的教程，我是翻了半天都没翻到）

又试了下用tensorflow生成模型（生成模型和转换是在ubuntu上做的哈）：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

x_values = np.random.uniform(low=0, high=2 * math.pi, size=1000).astype(np.float32)

np.random.shuffle(x_values)

y_values = np.sin(x_values).astype(np.float32)

plt.plot(x_values, y_values,"b.")
plt.show()

y_values += 0.1 * np.random.randn(*y_values.shape)

plt.plot(x_values, y_values, "b.")
plt.show()

TRAIN_SPLIT = int(0.6 * 1000)
TEST_SPLIT = int(0.2 * 1000 + TRAIN_SPLIT)

x_train, x_validate, x_test = np.split(x_values, [TRAIN_SPLIT, TEST_SPLIT])
y_train, y_validate, y_test = np.split(y_values, [TRAIN_SPLIT, TEST_SPLIT])

plt.plot(x_train, y_train, "b.", label="Train")
plt.plot(x_validate, y_validate, "y.", label="Validate")
plt.plot(x_test, y_test, "r.", label="Test")
plt.legend()
plt.show()

model = tf.keras.Sequential()

# First layer takes a scalar input and feeds it through 16 "neurons". The
# neurons decide whether to activate based on the 'relu' activation function.
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(1,)))

# The new second and third layer will help the network learn more complex
# representations
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'))

# Final layer is a single neuron, since we want to output a single value
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

# Compile the model using the standard 'adam' optimizer and the mean squared
# error or 'mse' loss function for regression.
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
model.summary()

model.fit(x_values,
          y_values,
          epochs=400,
          validation_split=0.2,
          batch_size=64,
          verbose=2)
save_dir = './modes/test'
tf.saved_model.save(model, save_dir)

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(save_dir)
tflite_model = converter.convert()

import pathlib

tflite_model_file = pathlib.Path('model.tflite')
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)

def representative_dataset(num_samples=500):
    for i in range(num_samples):
      yield [x_values[i].reshape(1, 1)]

saved_model_dir = "./modes/test"
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8
converter.inference_output_type = tf.int8
converter.representative_dataset = representative_dataset
tflite_quant_model = converter.convert()
open("sine_model_quantized.tflite","wb").write(tflite_quant_model)

运行python之后生成sine_model_quantized.tflite

按照例程中说的安装xdd

sudo apt install xxd

然后运行转换命令。xdd命令也没什么特别的，就是在Linux中用于以二进制或十六进制显示文件的内容。-i 选项允许以C语言风格的数组形式输出文件内容。就是把二进制转成C的数组。

xxd -i sine_model_quantized.tflite > model.cc

之后把model.cc拷贝回esp32的hello world环境。但是代码要稍微改改，主要是要把模型数组换成g_model，否则要报错。

model.cc

#include "model.h"

alignas(8) const unsigned char g_model[] = {
  0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x14, 0x00, 0x20, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00,
  0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x14, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x90, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe8, 0x00, 0x00, 0x00,
  0xa4, 0x03, 0x00, 0x00, 0xb4, 0x03, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x0a, 0x00, 0x00,
  0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x00, 0x00, 0x0a, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00,
  0x0a, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x38, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0f, 0x00, 0x00, 0x00, 0x73, 0x65, 0x72, 0x76,
  0x69, 0x6e, 0x67, 0x5f, 0x64, 0x65, 0x66, 0x61, 0x75, 0x6c, 0x74, 0x00,
  0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x98, 0xff, 0xff, 0xff,
  0x09, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x07, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x64, 0x65, 0x6e, 0x73, 0x65, 0x5f, 0x32, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xea, 0xfc, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x0b, 0x00, 0x00, 0x00, 0x64, 0x65, 0x6e, 0x73, 0x65, 0x5f, 0x69, 0x6e,
  0x70, 0x75, 0x74, 0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x34, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xdc, 0xff, 0xff, 0xff, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x43, 0x4f, 0x4e, 0x56,
  0x45, 0x52, 0x53, 0x49, 0x4f, 0x4e, 0x5f, 0x4d, 0x45, 0x54, 0x41, 0x44,
  0x41, 0x54, 0x41, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00,
  0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0b, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x69, 0x6e, 0x5f, 0x72, 0x75, 0x6e, 0x74,
  0x69, 0x6d, 0x65, 0x5f, 0x76, 0x65, 0x72, 0x73, 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x00,
  0x0d, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb8, 0x02, 0x00, 0x00, 0xb0, 0x02, 0x00, 0x00,
  0x9c, 0x02, 0x00, 0x00, 0x74, 0x02, 0x00, 0x00, 0x24, 0x02, 0x00, 0x00,
  0x14, 0x01, 0x00, 0x00, 0xc4, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa4, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x9c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x94, 0x00, 0x00, 0x00, 0x8c, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x6c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x96, 0xfd, 0xff, 0xff,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x58, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x08, 0x00, 0x0e, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x06, 0x00,
  0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0xeb, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0a, 0x00,
  0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x0a, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0x32, 0x2e, 0x31, 0x33, 0x2e, 0x31, 0x00, 0x00,
  0xfa, 0xfd, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x31, 0x2e, 0x31, 0x34, 0x2e, 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x84, 0xfd, 0xff, 0xff, 0x88, 0xfd, 0xff, 0xff,
  0x8c, 0xfd, 0xff, 0xff, 0x22, 0xfe, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x81, 0x87, 0x92, 0x83, 0x60, 0x58, 0xc4, 0x24,
  0xa3, 0x72, 0xaf, 0x32, 0x94, 0x9d, 0x30, 0xe8, 0x3e, 0xfe, 0xff, 0xff,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0xf2, 0x08, 0x00, 0x00, 0xb0, 0xf7, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x8c, 0xf8, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x31, 0xff, 0xff, 0xff,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x97, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x17, 0xf6, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x8a, 0xfe, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00,
  0x44, 0xdb, 0xdb, 0x31, 0x2d, 0xf6, 0xfa, 0xba, 0x33, 0x09, 0xd7, 0x48,
  0xed, 0xcd, 0xc7, 0x21, 0x4d, 0x39, 0x14, 0x23, 0x16, 0x15, 0xb6, 0x40,
  0x37, 0x4f, 0xf0, 0xbc, 0xf2, 0xe5, 0xd6, 0xeb, 0xdf, 0xe7, 0x11, 0xf2,
  0x1d, 0x44, 0xde, 0x34, 0xf8, 0xda, 0xc2, 0x24, 0x05, 0x00, 0x32, 0xf3,
  0xd2, 0xeb, 0xbf, 0xe7, 0xf6, 0x34, 0xd9, 0x36, 0xb7, 0x14, 0x27, 0x0e,
  0xb1, 0x31, 0xf4, 0x22, 0xf1, 0x47, 0xd0, 0x08, 0x09, 0x15, 0x4c, 0x5c,
  0x39, 0x3f, 0x2f, 0xce, 0x0f, 0xdc, 0x20, 0x0b, 0x53, 0xf5, 0x33, 0x08,
  0xe8, 0x46, 0x13, 0x10, 0xf9, 0xc0, 0x29, 0x21, 0xd2, 0xd0, 0xf4, 0x37,
  0xee, 0xcc, 0xb5, 0xb5, 0xbf, 0x22, 0x2a, 0x3c, 0x39, 0x37, 0xfc, 0xb8,
  0x0d, 0x22, 0xba, 0xc6, 0xd0, 0x1e, 0xc0, 0x1a, 0xfc, 0xb2, 0xdc, 0xf7,
  0x34, 0x36, 0xe4, 0xdd, 0xcb, 0x32, 0xd4, 0x4d, 0x01, 0xf5, 0xbf, 0xc2,
  0xdd, 0xd8, 0xe7, 0xea, 0xcc, 0x39, 0xea, 0xcb, 0x11, 0x20, 0x33, 0xd9,
  0xbf, 0xce, 0xf5, 0x2e, 0x0f, 0x5e, 0x53, 0x0a, 0xd2, 0xe4, 0x1c, 0x1d,
  0x46, 0x0d, 0x39, 0xc7, 0xae, 0xb5, 0x40, 0xc0, 0x05, 0xba, 0x3a, 0xfe,
  0xca, 0x81, 0xd7, 0xa4, 0x09, 0xef, 0xee, 0x14, 0x29, 0xc6, 0x0c, 0xf2,
  0xe2, 0x20, 0xe3, 0xf9, 0xec, 0x42, 0x51, 0x46, 0xc7, 0xcd, 0x48, 0xe7,
  0x41, 0xd3, 0x40, 0xf9, 0xe2, 0x50, 0x02, 0xdc, 0x39, 0xb7, 0x15, 0xd1,
  0xe1, 0x34, 0x35, 0x0b, 0xeb, 0x0d, 0x0a, 0xcd, 0xf8, 0x0e, 0xb4, 0x1a,
  0xd3, 0xf8, 0xce, 0xb1, 0xee, 0x43, 0xbb, 0x4b, 0x2f, 0x18, 0x3e, 0x2d,
  0x33, 0x0f, 0x40, 0x3d, 0x02, 0xcd, 0xe1, 0xab, 0x29, 0xb7, 0x22, 0x41,
  0xe2, 0x49, 0x4b, 0x35, 0x20, 0xed, 0x50, 0xe4, 0x41, 0x24, 0xf7, 0x31,
  0x1d, 0xdf, 0xb8, 0xfa, 0x96, 0xff, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe6, 0x0b, 0x00, 0x00, 0xcd, 0xf2, 0xff, 0xff,
  0x10, 0xf5, 0xff, 0xff, 0x05, 0x0b, 0x00, 0x00, 0xb0, 0xf6, 0xff, 0xff,
  0x89, 0xff, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb0, 0xfe, 0xff, 0xff,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x45, 0xf5, 0xff, 0xff, 0x50, 0x1c, 0x00, 0x00,
  0x6f, 0xef, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
  0xfe, 0xfe, 0xff, 0xff, 0x31, 0x0c, 0x00, 0x00, 0xe2, 0xff, 0xff, 0xff,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x50, 0xd0, 0xe9, 0x0b,
  0xbb, 0xcd, 0xe8, 0xfd, 0xca, 0xf0, 0x81, 0xd9, 0xfe, 0xe9, 0xe4, 0x32,
  0x00, 0x00, 0x06, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb0, 0x0a, 0x00, 0x00,
  0x84, 0xff, 0xff, 0xff, 0x88, 0xff, 0xff, 0xff, 0x0f, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x4d, 0x4c, 0x49, 0x52, 0x20, 0x43, 0x6f, 0x6e, 0x76, 0x65, 0x72, 0x74,
  0x65, 0x64, 0x2e, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x14, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x00, 0x00, 0x0e, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00,
  0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x0e, 0x00, 0x00, 0x00, 0x14, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0xdc, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe0, 0x00, 0x00, 0x00,
  0xe4, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x61, 0x69, 0x6e,
  0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x84, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x3c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x96, 0xff, 0xff, 0xff,
  0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00,
  0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00,
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};
unsigned int sine_model_quantized_tflite_len = 2664;

const int g_model_len = 2664;

然后就是编译三部曲：

idf.py set-target esp32
idf.py build
idf.py flash monitor

最后就能看到结果：

好吧，虽然还是很low，全部都只是照着弄，但是总算是跑通了。我有时候甚至觉得搭建环境算是成功了一半。。。接着有时间我会慢慢来分析分析的。

https://github.com/espressif/esp-tflite-micro/tree/master

https://github.com/tensorflow/tflite-micro

参考：

Windows 平台工具链的标准设置 - ESP32 - — ESP-IDF 编程指南 v5.2.2 文档

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