TensorFlow Lite 微控制器最佳实践指南 🧠ardu

模型优化技巧 🛠️

• 量化：使用8位整型量化减少模型体积，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/TensorFlow_Lite_Model_Quantization/" alt="TensorFlow_Lite_Model_Quantization"/>
• 剪枝：移除冗余权重，提升推理速度，参考模型压缩教程
• C++ API：直接调用C++ API避免Python开销，示例：

内存管理方案 💡

• 动态内存分配：避免使用new/delete，改用静态缓冲区
• 模型分割：将模型拆分为多个部分，按需加载，示例：
• 资源回收：及时释放未使用的张量，参考内存优化指南

代码结构建议 📁

• 模块化设计：将模型加载、推理、数据处理分离，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Modular_Code_Structure/" alt="Modular_Code_Structure"/>
• 错误处理：添加硬件异常捕获机制
• 日志系统：集成轻量级日志模块，示例：

调试与部署 🧪

• 串口调试：通过UART输出关键日志，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Serial_Debugging/" alt="Serial_Debugging"/>
• OTA更新：配置无线固件升级功能
• 低功耗模式：启用睡眠定时器优化能耗，参考微控制器开发文档

本指南持续更新，欢迎关注最佳实践页面获取最新内容 📈