Example: 03-Machine-Learning/00-TensorFlow/tf_regression.py

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# TensorFlow Lite Regression Example
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# 此示例展示了在OpenMV Cam上运行回归模型。
# 回归模型接收一个数字输入列表，并生成
# 一个数字输出列表。您可以将ndarrays数组传递给predict()
# 函数，并会得到一个结果列表返回。
#
# 注意：输入的数字列表必须与模型的输入
# 张量大小相同。

import ml
from ulab import numpy as np

# 该模型内置于RT1062上。对于闪存空间有限的其他OpenMV Cam，请从
# 此处获取模型：https://github.com/openmv/openmv/tree/master/src/lib/tflm/models 并
# 将其复制到OpenMV Cam的文件系统中。例如：model = ml.Model("force_int_quant.tflite")
model = ml.Model("force_int_quant")
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])
# 应该打印53.78332