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1. TinyML端侧测试入门：精度、延迟、内存与功耗四类指标

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML端侧测试的定义 · 重要性 · 应用场景与学习路径概览
课程导入TinyML
02
TinyML基础回顾
端侧推理的特点 · 常见硬件平台（MCU · DSP
TinyML基础回顾
03
测试指标体系
精度 · 延迟 · 内存
测试指标体系精度
04
精度指标详解
分类准确率 · 回归误差 · 混淆矩阵
精度指标详解分类准确率
05
延迟指标详解
单次推理延迟 · 吞吐量 · P99延迟
延迟指标详解单次推理延迟
06
内存指标详解
模型大小 · 运行时内存（RAM） · Flash占用
内存指标详解模型大小
07
功耗指标详解
平均功耗 · 峰值功耗 · 能量消耗（Joule）
功耗指标详解平均功耗
08
测试环境搭建
硬件选型 · 调试接口 · 串口/日志输出
测试环境搭建硬件选型
09
精度测试方法
数据集准备 · 端侧推理与PC端对比 · 量化误差分析
精度测试方法数据集准备
10
延迟测试方法
使用计时器（如DWT · SysTick） · RTOS时间戳
延迟测试方法DWT
11
内存测试方法
静态分析（模型大小） · 动态内存跟踪（malloc/free… · 使用IDE调试器查看RAM/Flas…
内存测试方法静态分析
12
功耗测试方法
使用电流探头 · 功耗分析仪 · 电池模拟器
功耗测试方法使用电流探头
13
端侧推理流程
从传感器数据采集到预处理 · 推理 · 后处理的全链路测试要点
端侧推理流程从传感器数据采集…
14
模型转换与量化
TFLite转换 · 动态/静态量化 · 整型量化对精度和性能的影响
模型转换量化
15
基准测试工具
使用TensorFlow Lite… · CMSIS-NN的测试例程 · 自定义测试脚本
基准测试工具TensorFlow
16
案例实战1
图像分类模型（如MobileNet）… · 延迟 · 内存
案例实战1MobileNet
17
案例实战2
语音关键词识别（KWS）模型的端侧测… · 包括音频数据采集与实时处理
案例实战2KWS
18
案例实战3
异常检测模型（如振动分析）在工业场景… · 关注长期运行稳定性
案例实战3异常检测模型
19
常见问题与调试
精度下降 · 延迟抖动 · 内存溢出
常见问题调试
20
测试自动化
编写Python脚本控制硬件 · 自动记录数据 · 生成报告
测试自动化Python
21
性能优化与测试迭代
基于测试结果进行模型剪枝 · 量化 · 算子优化
性能优化测试迭代
22
多指标权衡
如何在精度 · 延迟 · 内存
多指标权衡如何
23
端侧测试与云端测试的差异
资源限制 · 实时性要求 · 测试环境一致性等对比
端侧测试云端测试的差异
24
测试数据管理
如何构建代表性测试集 · 数据增强 · 对抗样本对端侧模型的影响
测试数据管理如何构建代表性测…
25
功耗优化与测试
低功耗模式（睡眠 · 深度睡眠） · 事件驱动架构
功耗优化测试
26
内存优化与测试
模型压缩 · 权重共享 · 内存复用技术
内存优化测试
27
延迟优化与测试
算子融合 · 硬件加速（DSP指令） · 并行处理
延迟优化测试
28
综合实战项目
设计一个完整的TinyML端侧测试方… · 包括测试计划 · 执行
综合实战项目TinyML
29
课程总结与进阶路径
回顾四类指标测试的核心要点 · 推荐工具 ·
课程总结进阶路径
30
结业考核
完成一个端到端的TinyML模型测试… · 提交测试报告 · 包括精度
结业考核TinyML