ESP
支持INT8/FP16量化
PyTorch/TensorFlow转ESP-DL
Conv2D, Gemm, ReLU, Softmax等
支持PSRAM和内部RAM
实战案例一：人体活动识别
基于Human Activity Recognition with Smartphones数据集，构建三层全连接网络：
class HARModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(HARModel, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(561, 256), # 输入特征维度
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 6) # 6种活动分类
def forward(self, x):
return self.model(x)
使用ESP-PPQ工具进行8位整数量化：
quant_config = {
"target": "esp32p4",
"num_of_bits": 8,
"calib_steps": 8,
"input_shape": [1, 561]
quant_ppq_graph = espdl_quantize_torch(
model=model,
espdl_export_file="./har.espdl",
calib_dataloader=calib_loader,
**quant_config
实战案例二：触摸屏数字识别
针对触摸屏输入的图像数据，设计CNN网络：
class TouchDigitModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(TouchDigitModel, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Flatten(),
nn.Linear(7*6*64, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
return self.model(x)
// ESP-DL错误处理示例
esp_err_t load_model(const char* model_path) {
dl::Model* model = nullptr;
esp_err_t ret = dl::load_model_from_partition("model", &model);
if (ret != ESP_OK) {
ESP_LOGE(TAG, "模型加载失败: %s", esp_err_to_name(ret));
return ret;
// 检查模型兼容性
if (model->get_input_shape() != expected_shape) {
ESP_LOGE(TAG, "模型输入形状不匹配");
return ESP_ERR_INVALID_ARG;
return ESP_OK;
优化模型结构或使用PSRAM
启用ESP32 NPU加速
# 查看内存使用情况
idf.py size-components
idf.py perfmon
esp_dl_model_info model.espdl
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