TensorFlow Lite Micro 是谷歌推出的轻量级机器学习框架，专为嵌入式设备和微控制器设计，支持在资源受限的环境中运行高效的机器学习模型。以下是关键信息概览：
核心特点 🧠
- 极低内存占用：优化后的模型可在仅需几百KB内存的设备上运行
- 实时推理能力：支持在微控制器上实现低延迟的模型推理
- 跨平台兼容性：适用于 Arduino、ESP32、STM32 等主流开发板
- 安全性增强：提供模型加密和安全启动功能
优势对比 💡
| 特性 | TensorFlow Lite Micro | 传统方案 |
|---|---|---|
| 内存需求 | 256KB~512KB | 通常需 MB 级 |
| 功耗 | 低功耗模式下 <10mA | 一般方案 >100mA |
| 开发效率 | 提供 C 语言 API 和工具链 | 需手动移植模型 |
开发流程示例 📝
- 选择模型：使用 TensorFlow Lite Model Maker 生成量化模型
- 集成框架：通过 TensorFlow Lite Micro 官方文档 添加到项目
- 优化部署：使用
tflite-micro工具链进行编译和优化 - 运行测试：在目标硬件上验证模型性能
扩展阅读 📚
- TensorFlow Lite Micro GitHub 仓库 获取最新代码
- 嵌入式 AI 应用案例 看实际项目部署
- 模型量化教程 深入了解优化方法