TensorFlow Lite 微控制器教程 📱🧠

欢迎使用 TensorFlow Lite 微控制器教程！本教程将指导你如何在嵌入式设备（如 Arduino、STM32 等）上部署轻量级机器学习模型。

🧰 开发工具与平台

• 支持的微控制器：STM32、ESP32、Arduino、Raspberry Pi Pico 等
• 开发环境：Arduino IDE、PlatformIO、STM32CubeIDE
• 模型优化：使用 TensorFlow Lite Micro 工具进行量化和转换

📌 核心步骤

1. 模型训练：在 PC 上使用 TensorFlow 训练模型，导出为 .tflite 文件
2. 模型转换：通过 TensorFlow Lite Converter 将模型适配到微控制器
3. 代码集成：将转换后的模型与微控制器代码结合，调用 tflite_run 函数
4. 实时推理：在硬件上执行模型推理，处理传感器数据（如温湿度、图像等）

📈 示例项目

• Arduino 图像分类示例
• ESP32 声音识别项目
• Raspberry Pi Pico 模型部署指南

🧠 为什么选择 TensorFlow Lite？

• ✅ 低内存占用：优化后的模型可运行在 512KB ROM 的设备上
• ✅ 实时性：支持在微控制器上实现毫秒级推理
• ✅ 跨平台：兼容多种嵌入式框架和开发工具

📚 扩展阅读

• TensorFlow Lite 官方文档
• 微控制器开发最佳实践

如果你是初学者，建议从 Arduino 入门教程 开始实践！