TensorFlow Lite Micro 架构详解 🧠

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优化。其架构设计注重低功耗、小内存占用和高性能，支持多种硬件平台。以下是核心架构特点：

🔧 核心组件

  • 编译器优化：通过工具链将 TensorFlow 模型转换为 C 代码，支持量化和裁剪
    编译器优化
  • 运行时引擎：基于 Arm CMSIS-NN 和其他硬件加速技术，实现高效推理
    运行时效率
  • 微控制器支持：兼容 STM32、ESP32、Raspberry Pi Pico 等主流平台
    微控制器支持

📊 架构优势

  • 内存占用低：典型模型仅需 256KB ROM 和 64KB RAM
  • 实时性高：延迟低于 1ms，满足工业控制等场景需求
  • 可移植性强：通过抽象层支持多种硬件加速器

🔄 模型优化流程

  1. 模型转换：使用 tflite_convert 工具生成 .cc 和 .h 文件
  2. 量化压缩：将模型权重从浮点转为整型以减少存储需求
  3. 裁剪优化：移除冗余计算单元提升推理速度
    模型优化流程

如需深入了解 TensorFlow Lite Micro 的设计原理，可访问 TensorFlow Lite Micro 概述 进行扩展阅读。