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

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Jupyter Notebook
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説明

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))
`
```

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

調査の方向性

Arduino Nano BLE 33 Sense 上の IMU_Classifier 例の setup() と、そこで示されている tflite::MicroInterpreter の初期化から調査を始めます。モデル、8 KB の tensor arena、および記載されている依存関係を確認し、初期化がなぜ一度も戻らないのかを特定します。原因が特定され、punch-classification 例がブロックせずに setup を完了できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
arduino, jupyter-notebook, keras, tensorflow
領域
embedded-iot, machine-learning
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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