TensorFlow Lite 自定义操作指南 📚

TensorFlow Lite 支持通过自定义操作扩展模型功能，以下是关键步骤：

1. 定义自定义操作 🛠️

  • 使用 C++ 编写操作逻辑，需继承 tensorflow::ops::OpKernel 类
  • 实现 Compute 方法完成计算过程
  • 通过 tensorflow::RegisterOp 注册操作
// 示例代码：自定义加法操作
tensorflow::RegisterOp("CustomAdd", &CustomAddOp::Define);
tensorflow_custom_ops

2. 操作属性配置 🔧

  • 使用 Attr 定义输入输出类型
  • 通过 SetShapeFn 指定张量形状
  • 支持数据类型：DT_FLOAT, DT_INT32 等

custom_op {
  name: "CustomAdd"
  inputs: 2
  outputs: 1
  attr {
    name: "T"
    type: "type"
    allowed: DT_FLOAT
    allowed: DT_INT32
  }
}

3. 集成到 TensorFlow Lite 📦

  • 将操作代码编译为 .so 文件（Linux）或 .dll（Windows）
  • 通过 tensorflow::lite::RegisterCustomOp 注册
  • 在 lite/schema.schema.pbtxt 添加操作定义
# 编译命令示例
bazel build -c opt --define=mobile_optimized=1 tensorflow/lite:lite

4. 使用自定义操作 🧪

  • 在 .tflite 模型中通过 custom_op 标签调用
  • 需要确保设备支持对应的自定义操作
  • 可通过 tensorflow/lite/guide/buildpacks 了解构建包配置
tensorflow_lite_custom_ops_integration

📌 提示：自定义操作需遵循 TensorFlow Lite 的 兼容性规范 以确保跨平台支持

如需深入了解自定义操作的实现细节，可参考 TensorFlow Lite 操作开发文档