現在不需要複雜的硬體來設計自己的 TensorFlow 模型。以下簡單且非常小的版本的套件，Adafruit 的 TensorFlow Lite 可以執行機器學習 Tiny ML 計算。
這套件使用 Adafruit PyBadge 板 (SAMD51 Cortex M4F prcoessor@120MHz) 作為邊緣處理器。它的大小大約相當於一張信用卡的大小。它由 ATSAMD51 驅動，具有 512KB 快閃記憶體和 192KB RAM。它還具有用於文件存儲的 2 MB QSPI 閃存，可輕鬆存儲 TensorFlow Lite 文件、圖像、字體、聲音或其他資料。
Adafruit PyBadge 嵌入式評估板
如果有需要，它可以將麥克風插入套件底部的接埠，以添加麥克風輸入以進行語音識別。用於微控制器的 TensorFlow Lite 非常尖端，因此預計該領域將有大量開發，包括大量程式碼和流程變更。
要了解更多 TensorFlow Lite，請學習 TensorFlow Lite for EdgeBadge
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