我们的判决
Adafruit BrainCraft HAT 提供了对机器学习的无摩擦介绍，安装在设计巧妙的板上，并附有出色的参考指南。
为了
低成本
使用方便
精彩的教程助您入门
反对
没有板载 TPU
需要树莓派相机（单独购买）
未内置扬声器
Adafruit 在制造商和电子产品界非常有名。15 年来，这家总部位于纽约的公司一直为 Arduino、Beaglebone 和 Raspberry Pi 提供套件和开发板，他们最新的开发板是售价 39.95 美元的 BrainCraft HAT。该 HAT 专为与 Raspberry Pi 4 一起使用而设计，是输入和输出的中心，包括显示图像识别的屏幕，以促进机器学习 Raspberry Pi 项目。
如果您热衷于使用 TensorFlow Lite 尝试机器学习项目，那么 Raspberry Pi 4 是您迈出第一步的理想机器。它价格便宜，功能强大，可以满足您的需求。BrainCraft HAT 提供了一种低摩擦的方法，通过它我们可以用很少的费用学习一项新技能。
我们亲身体验了 BrainCraft HAT 并了解了它的所有秘密。
BrainCraft HAT 硬件规格
1.54″ IPS TFT 显示屏，240×240 分辨率，可显示文本或视频
用于音频播放的立体声扬声器端口 – 文本转语音、警报或用于创建语音助手。
立体声耳机输出，用于通过立体声系统、耳机或有源扬声器播放音频。
立体声麦克风输入 – 非常适合制作您自己的智能家居助手
两个 3 针 JST STEMMA 连接器，可用于连接更多按钮、继电器，甚至一些 NeoPixels！
STEMMA QT 即插即用 I2C 端口，可与我们 50 多个 I2C STEMMA QT 板中的任何一个一起使用，或可用于通过适配器电缆连接到 Grove I2C 设备。
用于用户界面和控制的 5 向操纵杆 + 按钮。
三个 RGB DotStar LED 用于彩色 LED 反馈。
BrainCraft HAT 的设计
BrainCraft HAT 专为具有 40 针 GPIO 的所有型号的 Raspberry Pi 设计，最适合与 Raspberry Pi 4、400 和新的 Compute Module 4 一起使用，因为 Tensorflow Lite 需要大量的计算能力。HAT 本身不提供任何额外的计算能力。
BrainCraft HAT 最突出的特点是一个 1.5 英寸的 IPS TFT 屏幕，它在与 Raspberry Pi 相机一起使用时用作取景器。看向板的右上角，我们可以看到三个 DotStar RGB LED、一个操纵杆和用于基本输入的按钮。
说到输入，有两个麦克风（左麦克风和右麦克风）可用于使用 Google 和 Amazon API 创建语音助手。根据 Adafruit 的权利法案，这些麦克风有一个硬件开关可以完全断开它们，提供了一种保护您隐私的可靠方法。
扬声器不是内置的，因此音频输出来自两个 JST 端口，为兼容的扬声器提供 1W 输出，或者我们可以使用 TRRS 耳机插孔。两个用于连接兼容设备的 STEMMA 端口和一个 STEMMA QT 即插即用 I2C 端口完善了产品系列。将 BrainCraft HAT 翻过来，我们会看到四个垫片，这些垫片用于连接随附的风扇，这是保持 Raspberry Pi 4 凉爽所必需的。安装风扇相当简单，但 JST 电源连接器对于较大的手可能会很麻烦。
使用 BrainCraft HAT
Adafruit BrainCraft HAT 设计为一个可以执行许多机器学习功能的板。它没有板载计算能力来辅助机器学习/Tensorflow Lite，为此我们需要一个张量处理单元 (TPU)，例如 Google 的 Coral USB 加速器，它是单独提供的。
Raspberry Pi 4 的强大功能为基础项目提供了足够的计算能力。按照 Adafruit 出色的用户指南，我们设置了 BrainCraft HAT 以及 Raspberry Pi HQ 相机。在对我们的 Python 设置进行一些调试之后，我们的项目开始运行，我们将相机对准一个苹果，发现它识别出苹果的类型，即 Granny Smith。
用于识别对象的默认模型非常简单，它可以识别大约 2000 个对象，但我们可以使用 Google 的 Teachable Machine 训练我们自己的模式来识别我们家/工作场所中的对象。
BrainCraft HAT 的输入和输出可以使用 Python 库的混合来控制，其中最主要的是 Blinka，它是 CircuitPython 库的兼容层。使用 Blinka，我们可以控制 DotStar LED 并读取操纵杆按下的方向，以及在与兼容设备一起使用时控制/读取两个 STEMMA JST 连接器的状态。
风扇有自己的安装脚本，它在启动时运行一个服务来启动风扇，一个 bash 脚本来读取温度并根据需要打开风扇将是真正的好处，因为风扇相当嘈杂并且会干扰麦克风和音频回放。音频设置和显示模块通过两个相应的脚本进行处理。注意显示安装脚本，我们犯了一个错误，不得不重新启动安装过程。遵循此处的指导，您将不会重复我们的错误。
BrainCraft HAT 的用例
在强调机器学习的情况下，您会认为 BrainCraft HAT 是一招一式的小马。离得很远。BrainCraft HAT 可用于使用 Google Assistant API 构建家庭助理项目。内置麦克风和音频输出适合此类项目。GPIO 和 STEMMA 兼容设备的突破意味着我们可以将伺服器、电机、传感器等添加到语音助手项目中，或者我们可以将板用作多个设备的集线器。
底线
Adafruit 的 BrainCraft HAT 是让您深入机器学习世界的理想方式。低廉的价格、出色的说明和易用性使任何人都可以在他们的项目中使用机器学习。
正如我们所说，这不是一个单一的使用板。借助板载麦克风和音频输出，构建语音助手也变得轻而易举。购买此板，学习机器学习项目所需的技能，然后在您的需要和技能允许的情况下转向更强大的硬件。
