欢迎阅读 TensorFlow Lite 在微控制器上的部署指南！本教程将帮助你了解如何将 TensorFlow Lite 模型部署到嵌入式设备中，实现轻量级机器学习应用。🔧

部署步骤概览 📋

  1. 环境准备

    • 安装 TensorFlow Lite 开发工具包
    • 选择支持的微控制器平台（如 STM32、ESP32 等）
    • 配置开发环境（推荐使用 Arduino IDE 或 PlatformIO）

  2. 模型转换与优化

    • 使用 TensorFlow Lite Model Converter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式
    • 应用量化技术减小模型体积（如 8 位整型量化）
    • 使用 tflite-micro 工具链进行 C 代码生成 ⚙️

  3. 代码集成与编译

    • 将生成的 C 代码移植到微控制器项目
    • 配置硬件外设（如传感器、执行器）
    • 编译并烧录程序到设备 📌

  4. 测试与调试

    • 通过串口监视器查看模型推理结果 📊
    • 使用调试工具分析性能瓶颈（如内存占用、功耗）
    • 验证模型在实际场景中的准确性 ✅

扩展阅读 🔍

TensorFlow Lite Deployment

本教程适用于嵌入式开发爱好者与工程师，帮助你快速上手轻量级 ML 在硬件端的部署。🚀

Model Conversion Process

如需进一步了解 TensorFlow Lite 的微控制器支持，可访问 官方文档 获取详细信息。📚