TensorFlow Lite Micro 是一个针对嵌入式设备的轻量级机器学习框架。它旨在提供高性能的机器学习模型推理，同时保持极小的内存占用。

特点

  • 轻量级：专为资源受限的设备设计，如微控制器和物联网设备。
  • 高性能：通过优化算法和底层硬件加速，实现快速模型推理。
  • 易用性：提供丰富的API和工具，简化模型部署过程。

如何使用

  1. 模型转换：使用TensorFlow Lite Converter将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型格式。
  2. 模型部署：将转换后的模型部署到嵌入式设备上。
  3. 模型推理：使用TensorFlow Lite Micro进行模型推理。

示例

假设您已经将一个模型转换为TensorFlow Lite格式，以下是一个简单的推理示例：

#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/kernels.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_data.h"
#include "tensorflow/lite/micro/system_api.h"

// ...（省略其他代码）

// 创建微型解释器
static tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
tflite::Micro Interpreter(&micro_error_reporter);

// ...（省略其他代码）

// 执行推理
void classify_image(uint8_t* input) {
  // ...（省略其他代码）
}

// ...（省略其他代码）

更多信息

如果您想了解更多关于TensorFlow Lite Micro的信息，请访问我们的官方文档。

TensorFlow Lite Micro