TensorFlow Lite 硬件支持指南 🧠🔧

TensorFlow Lite 是 Google 开发的轻量级机器学习框架，专为嵌入式设备和移动终端优化。以下是关于其硬件支持的核心信息：

支持的硬件平台 🌐

• 微控制器（MCU）：如 STM32、ESP32 等，适合低功耗场景
• 开发板（DevKit）：
  • Jetson Nano（嵌入式AI开发板）
  • Raspberry_Pi（树莓派系列）
  • Arduino（开源硬件平台）
• 专用芯片：
  • NPU（神经网络处理单元）
  • GPU（图形处理器）
  • DSP（数字信号处理器）

开发板推荐 📦

• Jetson_Nano：适合需要高性能计算的边缘设备
• Raspberry_Pi：入门友好，社区资源丰富
• NVIDIA_Tegra：集成AI加速功能，适合工业级应用

芯片架构 🔍

• ARM架构：主流嵌入式设备的处理器平台
• RISC-V：开源指令集，支持定制化硬件开发
• 专用加速器：如华为昇腾、寒武纪 MLU 等

使用建议 💡

1. 选择支持 ARMv7 或 ARM64 的开发板
2. 确认设备是否具备足够的内存（建议 ≥ 512MB）
3. 参考 TensorFlow Lite 官方文档 了解详细兼容性列表
4. 对于特殊硬件需求，可联系 Google 开发者社区获取支持

更多硬件兼容性信息，请参考 /tensorflow_lite/hardware_compatibility 路径。