tf_regression.py

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# Beispiel für TensorFlow Lite Regression
#
# Dieses Beispiel zeigt die Ausführung eines Regressionsmodells auf der OpenMV Cam.
# Ein Regressionsmodell nimmt eine Eingabeliste von Zahlen entgegen und erzeugt eine
# Ausgabeliste von Zahlen. Sie können ndarrays an predict() übergeben
# und erhalten eine Liste der Ergebnisse zurück.
#
# Hinweis: Die Eingabeliste von Zahlen muss dieselbe Größe wie die Eingabe-
# Tensorgröße des Modells haben.

import ml
from ulab import numpy as np

# Das Modell ist auf dem RT1062 integriert. Bei anderen OpenMV Cams mit begrenztem Flash-Speicher holen Sie sich bitte
# das Modell von hier: https://github.com/openmv/openmv/tree/master/src/lib/tflm/models und
# kopieren Sie es in das Dateisystem der OpenMV Cam. Z. B. model = ml.Model("force_int_quant.tflite")
model = ml.Model("/rom/force_int_quant.tflite")
print(model)

i = np.array([-3, -1, -2, 5, -2, 10, -1, 9, 0, # noqa
               2,  0,  9, 1, 10,  2, -1, 3, 5, # noqa
               3,  9,  3, 9,  6,  2,  6, 7, 5, # noqa
               10, 6, -1, 7,  4,  7,  8, 5, 7], # noqa
               dtype=np.int8).reshape(model.input_shape[0]) # noqa

print(model.predict([i])[0])
# Sollte 53.78332 ausgeben