在资源受限的微控制器上部署 TensorFlow Lite 模型时，优化是确保性能与功耗平衡的关键。以下为实用技巧与资源链接：

1. 模型压缩 📦

  • 量化技术：使用 8-bit 量化减少模型体积（量化教程）
  • 剪枝方法：移除冗余权重以降低计算负载（剪枝指南）
  • 模型转换：通过 tflite_convert 工具优化模型格式
模型优化

2. 内存管理 🧠

  • 静态内存分配：预分配固定内存空间
  • 动态内存优化：使用 tflite::MicroAllocator 管理内存
  • 减少缓存占用：禁用不必要的模型缓存功能
内存管理

3. 性能调优 ⚙️

  • 指令集优化：启用 ARM NEON 或 CMSIS-NN 加速
  • 代码裁剪：移除未使用的 ops 与功能模块
  • 实时推理：使用 tflite::MicroInterpreter 实现低延迟
代码优化

需要更详细的实现示例？可查看 TensorFlow Lite 微控制器开发概述 获取完整框架说明 📚