设置TinyML实验Arduino环境

最近在学习edx的HarvardX TinyML 3 - deploying TinyML。这个在线课程大大降低了TinyML的学习曲线的陡峭度，可以作为《TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers》的有益补充。原书是TensorFlow-Lite-Micro相关设计的提纲挈领，但是成书到发行期间，TFLM一直也在发展中，书中的代码到实践时候就有差异；《TinyML》也没有把实践部署讲的很透彻，个人认为在于TFLM采用工业化的pipeline解决依赖（不同硬件平台的编译、库、工具链的依赖）；《TinyML》在阐述硬件平台移植相关章节，没有把工具链从官方的工业pipeline完整的剥离出来，也导致了光看书无法复现。为什么敢这么说？徒手把TFLM移植到nrf52840的淘宝开发板上，书忽略了nrf平台工具链的构建，以及如何和tf编译系统联动的设计。工作原因没有精力继续TinyML的爱好了。Harvard在线课程给了个契机继续，毕竟看视频比看code和实操要省力好多。

言归正传，《Deploying TinyML》使用“nano ble 33 sense”开发板和Arduino作为实验的软硬件环境。个人是VS-Code、Pio的拥簇者，但他山之石可以攻玉，Arduino IDE有独到之处。本文记录下TinyML实验的Arudino IDE的环境设置。