🚀 TensorFlow Lite Micro 性能优化指南 🔍

在资源受限的嵌入式设备上，优化TensorFlow Lite Micro模型性能是关键。以下为实用技巧：

⚙️ 核心优化策略

1. 模型量化
   将模型从32位浮点数转换为8位整数，减少内存占用与计算负载

   

2. 剪枝与量化感知训练
   移除冗余权重，配合量化训练提升精度

   

3. 内存优化技术

   • 使用TF_LITE_STATIC_MEMORY静态分配内存
   • 启用TF_LITE_MICRO_ENABLE_EXTERNAL_MEMORY外部内存管理
   

4. 推理加速方案

   • 通过flatbuffers优化模型加载速度
   • 启用kahan_sum减少数值误差
   

📊 性能分析工具

• 使用tensorflow/lite/micro/tools/make生成优化报告
• 通过tensorflow/lite/micro/tools/visualizer可视化内存使用

🌐 进阶学习

如需深入了解，可参考：
优化性能指南
或探索 TensorFlow Lite Micro官方文档 获取最新API说明

📌 提示：优化需在精度与资源间权衡，建议从量化开始逐步调整！