🚀 TensorFlow Lite Micro 示例指南

TensorFlow Lite Micro 是 TensorFlow 的轻量级版本，专为嵌入式设备和微控制器设计，可在资源受限的环境中运行机器学习模型。以下是关于该示例的关键信息：

🔧 核心功能

• 极低内存占用：优化后的模型仅需几百KB内存
• 实时推理：支持在微控制器上进行实时数据处理
• 硬件加速：兼容多种微控制器的DSP/NN加速器
• 跨平台支持：适用于 ESP32、STM32、Arduino 等开发板

📚 示例应用场景

1. 物联网传感器：实时分类环境数据（如温度、声音）
2. 边缘设备：本地化处理用户数据，减少云端依赖
3. 穿戴设备：运行动作识别或健康监测模型
4. 工业自动化：快速检测设备状态异常

🌐 扩展阅读

如需深入了解 TensorFlow Lite Micro 的实现细节，可访问官方文档获取完整技术指南。

💡 开发建议

• 使用 TensorFlow Lite Model Converter 生成量化模型
• 参考 GitHub 示例代码 快速上手
• 优先选择支持 CMSIS-NN 的 MCU 平台以提升性能

📌 注意：实际部署需根据硬件特性调整模型参数和内存配置