EloquentTinyML
Интерфейс для запуска моделей TensorFlow Lite на микроконтроллерах ESP32 и Cortex-M
Версия3.0.1
ZIP на зеркалеготов
ПроверкаSHA-256
Размер390.78 KiB
Источникофициальный
Обновлено2026-10-07
Установка
Последняя опубликованная версия3.0.1390.78 KiB ZIP
СкачатьZIP уже в зеркале TREMAАрхив хранится локально и уже прошел проверку контрольной суммы. Скачивание должно начаться сразу.версия: последняя · сохранен: 2026-08-29 07:29:30 UTC
Как подключить скачанный ZIP
- Скачайте архив — реестр отдает его уже проверенным.
- В Arduino IDE выберите «Скетч → Подключить библиотеку → Добавить .ZIP библиотеку».
- Укажите скачанный файл — библиотека появится в списке доступных.
Контрольная сумма
SHA-256:de6a891bb8964c0b96006390a3e9c1631b1c7fd82f64f42c6b4ff1622b010a29Архив
EloquentTinyML-3.0.1-de6a891b.zipОписание
Для тех, кто хочет запустить модели машинного обучения на микроконтроллере, EloquentTinyML упрощает работу с TensorFlow Lite for Microcontrollers. Библиотека предоставляет понятный интерфейс для загрузки моделей и выполнения инференса прямо в Arduino IDE. Поддерживает платы на базе ESP32 и Cortex-M, но потребует установки дополнительной зависимости — либо tflm_esp32, либо tflm_cortexm в зависимости от вашего оборудования. Подходит, если вам нужно развернуть готовую обученную модель без глубокого погружения в нижние уровни фреймворка.