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mcu跑机器学习真的可以吗？

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楼主
Stahan|  楼主 | 2023-11-28 11:50 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
感觉这算力真的很拉啊

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沙发
viva911| | 2023-11-30 15:24 | 只看该作者
本帖最后由 viva911 于 2023-11-30 15:26 编辑

Machine Learning Workstations, Servers and Appliances | Microchip Technology
https://www.microchip.com/en-us/solutions/machine-learning/machine-learning-workstations-servers-and-appliances



感觉 微芯 这个新页面就是为你做的目测能提供的是一些 数据接口类 产品

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板凳
sanfuzi| | 2023-12-4 09:46 | 只看该作者
单片机是可以运行机器学习算法的。

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地板
Henryko| | 2023-12-4 10:10 | 只看该作者
不太看好

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5楼
sesefadou| | 2023-12-4 10:27 | 只看该作者
可以使用一些轻量级的机器学习框架

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6楼
pixhw| | 2023-12-4 15:00 | 只看该作者
Tensorflow Lite可用于构建嵌入式机器学习应用程序，它包括了训练模型、将模型转换以供Tensorflow Lite使用以及在微控制器上进行运行推断的完整端到端工作流程。

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7楼
phoenixwhite| | 2023-12-4 15:54 | 只看该作者
单片机上运行的机器学习算法通常需要进行大量的优化和调整，以确保其能够在有限的硬件资源上高效运行

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8楼
kkzz| | 2023-12-4 16:07 | 只看该作者
单片机的内存和存储容量也有限，需要选择一些占用资源较小的算法和模型。

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9楼
wilhelmina2| | 2023-12-4 16:29 | 只看该作者
单片机的功耗和散热也是需要考虑的因素。

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10楼
forgot| | 2023-12-5 08:41 | 只看该作者
Tensorflow Lite即使可以，但是对MCU也有一定的要求，没实际意义

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11楼
stormwind123| | 2023-12-5 10:17 | 只看该作者
是的，MCU（微控制器）上可以运行机器学习算法。

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12楼
classroom| | 2023-12-5 10:17 | 只看该作者
需要注意的是，由于MCU的处理能力和存储空间有限，对于大型神经网络和复杂的机器学习任务，使用专门的AI芯片或高性能计算机可能是更好的选择。

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13楼
maqianqu| | 2023-12-5 11:23 | 只看该作者
需要进行合理的算法优化和参数调整， 保证算法在单片机上能够稳定运行并达到期望的性能水平。

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14楼
primojones| | 2023-12-5 11:38 | 只看该作者
STM32单片机就可以运行神经网络算法。

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15楼
febgxu| | 2023-12-5 12:30 | 只看该作者
需要选择一些轻量级的机器学习算法

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16楼
plsbackup| | 2023-12-5 12:50 | 只看该作者
单片机的存储空间和运算资源有限，因此需要对算法进行优化，以减少计算量和内存占用。例如，可以采用轻量化的模型、减少输入输出数据的位数等方式来提高算法的运行效率。

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17楼
ccook11| | 2023-12-5 13:22 | 只看该作者
一些单片机具有足够的内存和计算能力来存储和执行机器学习模型。

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18楼
modesty3jonah| | 2023-12-5 14:02 | 只看该作者
单片机上运行机器学习是可行的。              

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19楼
iyoum| | 2023-12-5 14:50 | 只看该作者
可能需要选择较小的机器学习模型、进行数据压缩或特征选择等。

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20楼
earlmax| | 2023-12-5 15:57 | 只看该作者
单片机的处理能力和存储能力通常比PC或服务器低

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