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TFLite MicroInterpreter() never returns on Arduino Nano BLE 33 Sense

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Lingua principale
Jupyter Notebook
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270
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122
Metriche di merge delle PR
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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

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