隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的廣泛應(yīng)用,在端側(cè)設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型的需求日益增長。TinyML作為專注于在資源受限的微控制器上部署ML模型的技術(shù),為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備賦予智能能力提供了可能。TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite針對(duì)微控制器優(yōu)化的版本,ESP32-S3是一款性能出色且資源相對(duì)豐富的微控制器,將TensorFlow Lite Micro部署到ESP32-S3上并進(jìn)行模型量化與加速,是實(shí)現(xiàn)端側(cè)智能的有效途徑。