TensorFlow Lite Micro 简介

🤖 TensorFlow Lite Micro 是 Google 推出的轻量级机器学习框架，专为嵌入式设备和微控制器（MCU）设计，支持在资源受限的环境中运行 TensorFlow 模型。

核心特点

• 🏗️ 极低内存占用：优化后的模型仅需几十KB内存，适合部署在物联网设备或边缘计算场景
• ⏱️ 实时推理能力：支持在微控制器上实现毫秒级响应的模型推理
• 📦 跨平台兼容：支持多种硬件架构（如 ARM Cortex-M、RISC-V）和操作系统（如 FreeRTOS）
• 📚 简化 API：提供轻量级接口，便于在嵌入式系统中集成

典型应用场景

1. 🏠 智能家居设备（如温湿度传感器、语音控制模块）
2. 📱 移动端传感器融合（如手机中的运动检测）
3. 🌐 工业物联网（如预测性维护的边缘计算）
4. 🧠 机器人控制（如基于视觉的避障算法）

学习资源

🔗 点击此处查看 TensorFlow Lite Micro 官方文档
📖 TensorFlow Lite Micro 入门指南
💡 微控制器 ML 应用案例库

开发工具

• 🛠️ Model Maker：用于训练轻量级模型
• 📊 Converter 工具：将训练好的模型转换为微控制器可运行格式
• 🧪 测试框架：验证模型在目标硬件上的性能

📌 注意：TensorFlow Lite Micro 与 TensorFlow Lite（手机端优化）不同，专注于嵌入式设备的模型部署。如需了解更深入的技术细节，可参考 TensorFlow Lite Micro 核心机制。