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