欢迎使用 TensorFlow Lite Micro 的设置教程！以下步骤将帮助您快速搭建开发环境并开始项目配置。
必要准备 📦
- 开发工具：推荐使用 Visual Studio Code 或 JetBrains IDE
- 依赖库：确保已安装 CMake 和 Python 3.x
- 硬件支持：支持 ARM Cortex-M 系列芯片（如 STM32、ESP32）
设置流程 ⚙️
获取源码
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow/lite/micro模型转换工具
使用 TFLite Converter 将训练好的模型转换为微控制器可运行的格式。编译与部署
配置 CMake 并编译示例代码：cmake -S . -B build cmake --build build
常见问题 ❓
Q: 如何选择合适的微控制器？
A: 参考 官方支持列表 选择兼容设备。Q: 需要哪些开发板？
A: 推荐使用 ESP32 DevKitC 或 STM32 Nucleo 开发板。