TensorFlow Lite Micro 示例代码

TensorFlow Lite Micro 是 TensorFlow 的轻量级版本，适用于在资源受限的设备上运行。以下是一些示例代码，展示了如何使用 TensorFlow Lite Micro 在嵌入式设备上部署机器学习模型。

示例代码列表

1. 加载模型

   • 使用 load_model() 函数加载 TensorFlow Lite 模型。

   interpreter = load_model('model.tflite')
   

2. 预处理输入数据

   • 根据模型要求对输入数据进行预处理。

   input_data = preprocess_input(data)
   

3. 运行推理

   • 使用 run() 函数运行模型推理。

   output_data = interpreter.run(input_data)
   

4. 后处理输出数据

   • 根据模型输出进行后处理。

   result = postprocess_output(output_data)
   

5. 展示结果

   • 将结果展示给用户。

   print("Result:", result)
   

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Lite Micro 的信息，请访问官方文档。

示例图片

• 模型加载：
• 预处理输入数据：
• 运行推理：
• 后处理输出数据：
• 展示结果：