TinyML：基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习
皮特·沃登 丹尼尔·西图纳亚克
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皮特·沃登 丹尼尔·西图纳亚克
TinyML是指微型机器学习，更准确地说，TinyML是指工程师们在mW功率以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。TinyML将深度学习和嵌入式系统相结合，使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。作者解释了如何训练足够小以适合任何环境的模型。对于希望在嵌入式系统中搭建机器学习项目的软件及硬件开发人员而言，本书是一个理想的指南，它将一步步地指导你创建一系列TinyML项目。阅读本书无需任何机器学习或者微控制器开发经验。
太基础了，太简单了，等于小白入门水平。稍微多讲点如何进行量化、低功耗、长时间运行这些知识都更对得上书名；此外项目的难度也是小儿科水平，已经远远跟不上时代发展需要了，真不如现有的在线文档，除非，你真不懂Colab怎么用，或者不清楚基本的嵌入式知识（作为对比，如，机械工业出版社的AI嵌入式系统就讲了不少优化知识，即使如此，还有人抱怨“很多地方不够深入，边缘设备在没有NPU的情况下需要汇编级别的优化”）。如果有任何人把这本书视为好书，我只能祝你，在后续的实战开发项目中好运！