设备 esp32_「ESP 教程」ESP32 如何运行 TensorFlow 模型

人工智能之父，艾伦·图灵很早就曾预测“有一天，人们会带着电脑在公园散步，并告诉对方，今天早上我的计算机讲了个很有趣的事。”

人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（Artificial Intelligence）。从上世纪 50 年代开始，人工智能相继进入了“推理期”和“知识期”，在这两个阶段，机器都是按照人类设定的规则和总结的知识运作，永远无法超越其创造者。机器学习（Machine Learning）方法应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。

随着机器学习领域不断的发展，在移动、嵌入式和 IoT 设备上部署/运行机器学习模型也成为了可能。这篇文章仅介绍在 ESP32 上如何部署/运行 TensorFlow 模型。在 create_sine_model.ipynb 文章中将介绍 “Hello World!” 正弦模型相关代码。

TensorFlow Lite

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发人员在移动、嵌入式和 IoT 设备上部署/运行 TensorFlow 模型。 TensorFlow Lite 使设备上的机器学习推理具有低延迟的特性，并使可执行文件更小。

TensorFlow Lite 由两个主要组件组成：

• TensorFlow Lite 解释器 可在许多不同的硬件类型（包括手机，嵌入式 Linux 设备和微控制器）上运行经过优化的模型。
• TensorFlow Lite 转换器 将 TensorFlo