TensorFlow Lite Micro 是一个轻量级的 TensorFlow 框架，专为在资源受限的设备上运行而设计。最新发布的 0.1.0 版本带来了许多改进和新特性。

新特性

  • 性能提升：通过优化模型加载和推理过程，新版本在性能上有了显著提升。
  • 更广泛的硬件支持：支持更多类型的硬件平台，包括微控制器和边缘设备。
  • 易用性改进：简化了模型转换和部署流程，降低了使用门槛。

安装与使用

要安装 TensorFlow Lite Micro，请访问我们的安装指南。

示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 TensorFlow Lite Micro 在微控制器上运行模型：

#include "tensorflow/lite/c/common.h"
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/kernels.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_allocator.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_model.h"

// ... 省略其他代码 ...

// 创建模型
static tflite::AllOpsResolver resolver;
static tflite::MicroErrorReporter error_reporter;
static tflite::MicroModel model(&error_reporter, g_model_data, g_model_size);
static tflite::MicroInterpreter interpreter(&model, resolver, 1, &error_reporter);

// ... 省略其他代码 ...

图片

TensorFlow Lite Micro

参考资料