TensorFlow Lite Micro 是一个轻量级的 TensorFlow 框架，专为在资源受限的设备上运行而设计。它允许您将机器学习模型部署到各种嵌入式设备，如微控制器、物联网设备等。

特点

  • 小尺寸：TensorFlow Lite Micro 非常紧凑，适合在内存受限的设备上运行。
  • 低功耗：它优化了模型的运行，以减少能耗。
  • 易用性：提供了简单的 API，方便开发者使用。

安装

要使用 TensorFlow Lite Micro，您需要按照以下步骤操作：

  1. 安装 TensorFlow。
  2. 安装 TensorFlow Lite Micro。

更多关于安装的详细信息，请访问官方文档。

示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 TensorFlow Lite Micro 在微控制器上运行一个模型。

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.lite.Interpreter(model_content=MODEL_CONTENT)

# 配置模型
model.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量
input_details = model.get_input_details()
output_details = model.get_output_details()

# 准备输入数据
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)

# 运行模型
model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
model.invoke()

# 获取输出结果
output_data = model.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

扩展阅读

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