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TFLite MicroInterpreter() never returns on Arduino Nano BLE 33 Sense
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Descrizione
I am trying out the gesture recognization example using the **IMU_Classifier** example for detecting a "punch" gesture.
I see that the Arduino setup() code is kind of blocked when trying to initialize a MicroInterpreter() instance as below.
```
// Create a static memory buffer for TFLM, the size may need to
// be adjusted based on the model you are using
constexpr int tensorArenaSize = 8 * 1024;
byte tensorArena[tensorArenaSize];
tfLiteInterpreter = new tflite::MicroInterpreter(tfLiteModel,tfLiteOpsResolver, tensorArena, tensorArenaSize, &tfLiteErrorReporter);
```
Could you please share if this could be due to model size or any other dependency not being met? I gave it a try by shrinking model layers to reduce the model size as below but I still see an issue. Here, I am only trying to classify the punch gesture.
```
`# build the model and train it
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(NUM_GESTURES, activation='sigmoid')) # softmax is used, because we only expect one gesture to occur per input
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])
history = model.fit(inputs_train, outputs_train, epochs=600, batch_size=1, validation_data=(inputs_validate, outputs_validate))
`
```
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Partire da setup() dell’esempio IMU_Classifier e dall’inizializzazione di tflite::MicroInterpreter mostrata sull’Arduino Nano BLE 33 Sense. Controllare il modello, la tensor arena da 8 KB e le dipendenze indicate per determinare perché l’inizializzazione non restituisce mai il controllo. Il lavoro è completato quando la causa è stata identificata e l’esempio punch-classification può completare setup senza bloccarsi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- arduino, jupyter-notebook, keras, tensorflow
- Ambito
- embedded-iot, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100