TensorFlow Lite 自定义操作文档指南 📌

TensorFlow Lite 支持通过自定义操作扩展模型功能，以下是开发指南与注意事项：

1. 创建自定义操作

   • 需要实现 tensorflow/lite/micro/ 目录下的 C++ 接口
   • 示例代码：TensorFlow Lite Micro GitHub
   • ⚠️ 注意：自定义操作需通过 tflite 工具链验证兼容性

2. 集成到模型

   • 使用 flatbuffers 定义操作原型
   • 需要配置 CMakeLists.txt 添加自定义操作依赖
   • 📚 扩展阅读：TensorFlow Lite 模型转换指南

3. 验证与测试

   • 通过 tflite 工具运行 test_custom_ops 测试用例
   • 需要确保操作在 micro 和 lite 模式下均能正常运行
   • 📎 详细文档：TensorFlow Lite 兼容性要求

本指南基于 TensorFlow Lite 2.14.0 版本，如需最新信息请访问 TensorFlow Lite 官方文档