반응형 Microcontrollers2 TensorFlow vs TensorFlow Lite vs TensorFlow for Microcontrollers 특징 및 비교 (인공지능/머신러닝) TensorFlow vs TensorFlow Lite vs TensorFlow for Microcontrollers 특징 및 비교인공지능과 머신러닝의 발전에 따라, 다양한 컴퓨팅 환경에서의 AI 모델 활용이 점점 중요해지고 있습니다. 특히, 모바일 디바이스, 임베디드 시스템, 그리고 초소형 마이크로컨트롤러에서도 머신러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 필요성이 커지고 있습니다. 이와 같은 요구에 맞추어, TensorFlow는 다양한 버전을 제공합니다. 대표적으로 TensorFlow, TensorFlow Lite, 그리고 TensorFlow for Microcontrollers가 있습니다. 이 글에서는 이 세 가지 버전의 특징을 정리하고 비교했습니다. 1. TensorFlow1.1 역사TensorFl.. 2024. 9. 20. 텐서플로(TensorFlow)를 사용한 MCU 개발환경 및 진행 계획 텐서플로(TensorFlow)를 사용한 MCU 개발환경 및 진행 계획텐서플로(TensorFlow)를 사용하여 마이크로컨트롤러(MCU) 개발 환경을 구축하는 것은 TensorFlow Lite for Microcontrollers라는 프로젝트를 통해 가능합니다. TensorFlow Lite for Microcontrollers는 TensorFlow의 경량화 버전으로, 저전력 장치 및 소형 임베디드 시스템에서 머신러닝 모델을 실행하기 위해 최적화되어 있습니다. MCU 개발 환경을 구축하는 기본 단계를 다음과 같이 생각하고 있습니다.텐서플로(TensorFlow)를 사용한 MCU 개발환경1. 필요한 도구와 라이브러리 설치하기TensorFlow Lite for Microcontrollers: TensorFlow L.. 2024. 3. 3. 이전 1 다음 반응형
