TensorFlow Edge Docs - TFLite Custom Ops

TensorFlow Lite 是一个开源的深度学习框架，专门针对移动和嵌入式设备进行优化。TFLite Custom Ops 允许开发者扩展 TensorFlow Lite 的功能，通过添加自定义操作来满足特定的需求。

自定义操作介绍

自定义操作（Custom Ops）允许开发者将自定义的操作集成到 TensorFlow Lite 模型中。这些操作可以是用 C++ 或其他 TensorFlow Lite 支持的语言编写的，并且可以在模型中像使用内置操作一样使用。

使用场景

以下是一些可能需要使用自定义操作的场景：

特定算法：某些算法可能没有内置的支持，或者需要特定的实现。
硬件加速：利用特定硬件的加速功能。
数据转换：将数据转换为特定的格式或类型。

开发指南

要创建一个自定义操作，需要遵循以下步骤：

定义操作接口：定义操作的输入、输出和属性。
实现操作：用 C++ 或其他支持的语言实现操作。
注册操作：将操作注册到 TensorFlow Lite 中。

代码示例

// Example of a custom op in C++
class MyCustomOp : public tensorflow::OpKernel {
 public:
  explicit MyCustomOp(OpKernelConstruction* context) {
    // Initialize the op here
  }

  void Compute(OpKernelContext* context) override {
    // Implement the computation here
  }
};

扩展阅读

更多关于 TensorFlow Lite 和自定义操作的信息，请参阅以下链接：

[center] Custom Op Example