TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于嵌入式设备和移动设备。本教程将介绍如何在 Arduino 平台上使用 TensorFlow Lite 进行模型推理。

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下软件：

  • Arduino IDE
  • TensorFlow Lite 微控制器库

快速开始

以下是一个简单的示例，展示如何在 Arduino 上加载并使用 TensorFlow Lite 模型进行推理。

#include <TensorFlow Lite Micro>
#include "model.h"

TensorFlowLite MicroController;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  Serial.println("TensorFlow Lite Microcontroller Example");

  // 加载模型
  MicroController.load(model);

  // 创建输入和输出张量
  Tensor* input = MicroController.get_input_tensor(0);
  Tensor* output = MicroController.get_output_tensor(0);

  // 设置输入数据
  for (int i = 0; i < input->dims->size; ++i) {
    input->data.f[i] = 1.0; // 示例数据
  }

  // 运行模型
  MicroController.invoke();

  // 输出结果
  Serial.print("Output: ");
  for (int i = 0; i < output->dims->size; ++i) {
    Serial.print(output->data.f[i]);
    Serial.print(", ");
  }
  Serial.println();
}

void loop() {
  // 无操作
}

模型转换

将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式，可以使用以下命令：

tensorflow_convert --input_format=TF_FLOAT --output_format=TFLITE --input_shape="1,1,28,28" --output_file=mobile_model.tflite model.pb

扩展阅读

Arduino