TensorFlow Lite Micro 自定义层指南 💡

TensorFlow Lite Micro 是轻量级机器学习框架，支持在嵌入式设备上部署自定义层以扩展模型能力。以下是关键信息：

🛠️ 自定义层应用场景

• 硬件加速：针对特定芯片优化计算逻辑
• 数据预处理：自定义输入特征提取模块
• 模型压缩：实现量化感知训练（QAT）
• 传感器融合：集成多源异构数据处理逻辑

📌 需要了解 TensorFlow Lite Micro 基础架构？点击此处 查看官方文档

🧠 实现步骤概览

1. 定义层结构：继承 tflite_micro::micro::Op 类
2. 实现 Compute 方法：编写核心计算逻辑
3. 注册层类型：在 register_ops 中声明
4. 集成到模型：通过 tflite_micro::micro::Model 构建

// 示例代码片段
class MyCustomOp : public tflite_micro::micro::Op {
 public:
  void Compute(const tflite_micro::micro::OpData& data) override {
    // 自定义计算实现
  }
};

⚠️ 注意事项

• 确保内存占用低于 100KB
• 避免使用浮点运算（推荐使用定点数）
• 需要手动实现梯度计算
• 保持 API 兼容性（参考 TensorFlow Lite Micro API 文档）

Custom Layer Design

如需深入理解自定义层开发，请参考 TensorFlow Lite Micro 官方教程 获取完整指南。