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  • 全新正版 TinyML--TensorFlowLite边缘计算(影印版)(英文版) (美)皮特·瓦尔登//丹尼尔·西图纳亚克|责编:张烨 9787564188948 东南大学

全新正版 TinyML--TensorFlowLite边缘计算(影印版)(英文版) (美)皮特·瓦尔登//丹尼尔·西图纳亚克|责编:张烨 9787564188948 东南大学

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  • 作者: 
  • 出版社:    东南大学
  • ISBN:    9787564188948
  • 出版时间: 
  • 装帧:    其他
  • 开本:    其他
  • 作者: 
  • 出版社:  东南大学
  • ISBN:  9787564188948
  • 出版时间: 
  • 装帧:  其他
  • 开本:  其他

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    • 商品分类：
      艺术
      货号：
      30906279
      商品描述：
      目录
      Preface
      1. Introduction
        Embedded Devices
          Changing Landscape
      2. Getting Started
        Who Is This Book Aimed At?
        What Hardware Do You Need?
        What Software Do You Need?
        What Do We Hope You'll Learn?
      3. Getting Up to Speed on Machine Learning
        What Machine Learning Actually Is
        The Deep Learning Workflow
          Decide on a Goal
          Collect a Dataset
          Design a Model Architecture
          Train the Model
          Convert the Model
          Run Inference
          Evaluate and Troubleshoot
         Wrapping Up
      4. The "Hello World" of TinyML: Building and Training a Model
        What We're Building
        Our Machine Learning Toolchain
          Python and Jupyter Notebooks
          Google Colaboratory
          TensorFlow and Keras
        Building Our Model
          Importing Dependencies
          Generating Data
          Splitting the Data
          Defining a Basic Model
        Training Our Model
          Training Metrics
          Graphing the History
          Improving Our Model
          Testing
        Converting the Model for TensorFlow Lite
          Converting to a C File
        Wrapping Up
      5. The "Hello World" of TinyMt: Builfling an Application
        Walking Through the Tests
          Including Dependencies
          Setting Up the Test
          Getting Ready to Log Data
          Mapping Our Model
          Creating an AllOpsResolver
          Defining a Tensor Arena
          Creating an Interpreter
          Inspecting the Input Tensor
          Running Inference on an Input


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