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Codecraft：嵌入式机器学习的图形化编程
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“开发嵌入式 ML 原型很难！”
近年来，嵌入式 ML 一直是开发人员想要掌握的东西之一。但是对于开发嵌入式 ML 项目，必须精通 Python 和 C/C++。并非所有嵌入式开发人员都使用 Python。并非所有 ML 开发人员都使用 C++。
“虽然情况正在发生变化”
在众多行业巨头和初创公司的支持下，TinyML 世界正在发生变化。Edge Impulse 正在帮助开发人员快速从开发到生产嵌入式 ML 原型。现在，您可以在几分钟内使用 Edge Impulse 等超级用户友好的 TinyML 软件开发任何您想要的东西。
虽然 Edge Impulse 不要求您拥有博士学位。用于开发 TinyML 模型，但中学生/高中生尤其是正在学习 STEAM/STEM 的学生使用它并不容易和简单。
“Codecraft 来救援”
Seeed Studio 的新 TinkerGen IDE 令人兴奋。好消息是它现在支持在 Web IDE 中开发嵌入式 ML 原型。无需使用不同的选项卡/软件，甚至无需使用 Edge Impulse Studio。
让我向您展示该平台的快速概述和演练。
前往ide.tinkergen.com并使用您的电子邮件地址进行注册，如下所示。
继续让我们选择今天要使用的硬件，即 Seeed Studio Wio 终端。
接下来我们需要安装 Codecraft Assistant，它将与 Wio 终端和 Codecraft 的 Web IDE 进行通信。
单击上传选项，将显示一个提示，如此处所示。
单击下载设备助手并等待它完成下载。在那之前，快速瞥一眼窗外，享受新鲜空气！
好的，因为我们已经完成了下载和安装，让我们开始使用 CodeCraft 和我们的 Wio 终端来尝试一个简单的项目。
因此，现在使用 Type-C USB 电缆连接 Wio 终端，然后单击 Codecraft IDE 中的上传按钮。
成功配对设备后，您会看到以下屏幕。
收到！我们现在正在尝试使用此 IDE 的嵌入式机器学习功能进行一些实验。
单击ModelCreation选项卡让我们为该演示选择MotionRecognition模型。
现在单击它并为您的项目键入一个名称，如下所示。
单击“确定”后，您会看到一个带有类似 Scratch 编程的页面，如此处所示。
但我对其进行了一些修改，使其看起来更酷！
所以这里有一些你需要记住的关键点，按钮 A 是左起最后一个按钮，B 是中间的，C 是第一个。
请按照此快速了解：
现在让我们收集一些数据。
首先让我们通过下面的 gif 来了解我们需要为数据收集过程执行的动作。
并且每个步骤至少执行 6-7 次以获得训练 ML 模型的良好数据（即 30-35 秒）。
我为每种类型收集了 6 个样本，每个样本中的时间为 5 秒，如下所示。
下一步：模型训练和部署
单击Training and Deployment 选项卡，选择NN 选项作为默认选项，即Small。更高的 NN 也会增加训练时间和更高的准确性。
让我们将训练周期（称为 Epochs）保持为 20，以便更快地创建模型。
经过所有更改后，它将如下所示：
只需点击“开始训练”，然后在快速休息后回来。
此选项减少了在 EI Studio 中完成的 3-4 个步骤的使用，但在这里您只需单击 1 次即可完成。
2-3分钟后：
您还可以查看原始数据选项卡，其中以图形表示形式显示收集的数据。
接下来点击模型训练报告和瞧！
所以我们得到了 95.8% 的准确率（对于第一次尝试来说相当不错）。此外，我们甚至可以看到推理时间以及峰值 RAM 和闪存使用情况。
现在单击模型部署并确保检查您正在部署一个 int8（量化）模型。
现在您必须单击“编程”选项卡，然后根据我设计的程序简单地拖放，如下所示。
只需点击上传！
等待 4-5 分钟后，您将看到以下屏幕。我们的设备现在已使用新程序激活。
现在做一个波形，它会打印出一个波形，翻转和空闲也是如此。
所以我们实际上在不到一个小时的时间内就完成了一个完整的 ML 项目。从模型选择到数据收集甚至部署，无需编写任何代码脚本。
您可以使用 Codecraft 和 Edge Impulse 做任何您想做的事情，比示例更多。
现在就是这样。如果您有任何问题，请随时在下面发表评论。
签收，
阿里吉特
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