【源码】基于TensorFlow Lite Micro的嵌入式深度学习推理系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow Lite Micro的嵌入式系统深度学习模型推理实现。TensorFlow Lite Micro作为TensorFlow Lite的轻量级版本，专为资源受限的嵌入式系统和微控制器设计。项目支持多种深度学习模型推理操作，还能对输入数据进行量化处理，以此减少模型大小和计算需求。

项目的主要特性和功能

1. 轻量级解决方案：采用TensorFlow Lite Micro框架，适合资源受限的嵌入式系统和微控制器。
2. 模型推理支持：提供卷积、池化、激活函数等深度学习模型推理操作支持。
3. 量化处理：支持输入数据量化处理，包含浮点型到量化整型的转换，可减少模型大小和计算需求。
4. 内存管理：提供内存规划器（如GreedyMemoryPlanner和LinearMemoryPlanner）优化内存使用，确保缓冲区空间充足且紧凑排列。
5. 代码优化：运用参考实现提高效率，按需添加其他优化实现。
6. 注册机制：通过注册函数（如Register_*）将各种操作注册到TensorFlow Lite，以便运行时调用。

安装使用步骤

1. 设置开发环境：安装C/C++编译器和相关依赖库。
2. 配置项目：依据项目特定需求，配置开发环境，如设置编译器选项、包含文件路径等。
3. 编译代码：使用合适的编译命令编译项目，生成可执行文件或库文件。
4. 测试和运行：运行生成的可执行文件或库文件，测试项目功能。

注：上述步骤为简化说明，具体实现可能因项目需求和环境配置而异。实际使用时，请根据项目具体要求和开发环境进行相应配置和编译。

下载地址

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