TensorFlow Lite 微控制器开发教程

开发环境搭建🔧

1. 安装工具链

   • 下载 Arduino IDE 并配置 TensorFlow Lite 库
   • 安装 CMake 用于构建工程
   • 配置 MCU 开发板（如 ESP32、STM32 等）

2. 依赖库管理

   • 通过 pip install tflite-runtime 安装运行时库
   • 引入 TensorFlow Lite Micro 核心框架

模型转换与优化🧠

• 使用 TFLite Converter 将模型转换为 .tflite 格式
• 通过 TensorFlow Lite Model Optimization 工具进行量化压缩
• 插入图片：

代码部署与调试🔌

• 在 MCU 开发板中烧录模型代码
• 使用串口调试工具监控运行状态
• 通过 printf 或日志系统调试模型输出
• 示例代码片段：

  // 初始化 TensorFlow Lite 解释器
  TfLiteContext context;
  tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver, &context);
  

实际应用案例🌰

• 物联网设备：部署在 ESP32 上的语音识别系统
• 工业传感器：基于 STM32 的实时数据分类
• 插入图片：

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