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1. TFLite Micro算子机制解析：Builtin Op与Kernel调用流程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
TFLite Micro概述
TFLite Micro的定位 · 与TFLite的关系 · 在嵌入式AI中的应用场景
TFLiteMicro
03
算子（Op）基础概念
什么是算子 · Builtin Op与Custom… · 算子注册表的作用
Op算子
04
TFLite模型结构解析
FlatBuffer格式 · 算子编码方式 · Builtin Operator C…
TFLite模型结构解析
05
TFLite Micro运行时架构
核心组件（MicroInterpre… · MicroAllocator · MicroProfiler）及其职责
TFLiteMicro
06
算子注册机制
Builtin Op的注册表结构 · 算子版本管理 · 注册宏（TFLM_REGISTER_…
算子注册机制Builtin
07
Kernel实现入口
每个算子的Kernel函数签名 · TfLiteRegistration… · Init/Free/Prepare/…
Kernel实现入口
08
算子调用流程总览
从模型解析到算子执行的完整调用链（I…
算子调用流程总览从模型解析到算子…
09
OpResolver详解
MicroOpResolver的接口 · AddBuiltin方法 · 如何将Builtin Op映射到Ke…
OpResolverMicroOpResol…
10
算子内存分配机制
TfLiteTensor与TfLit… · 临时张量 · 持久内存与临时内存的分配策略
算子内存分配机制TfLiteTensor
11
Prepare阶段
Kernel的Prepare回调如何… · 分配中间张量 · 设置维度信息
Prepare阶段
12
Eval阶段
Kernel的Eval回调如何执行实… · 数据读取与写入 · 多线程与单线程执行模型
Eval阶段
13
以ADD算子为例
从Builtin Code到Kern… · add.h · op_resolver）
ADD算子为例
14
以CONV_2D算子为例
卷积算子的Kernel实现 · im2col优化 · 量化参数处理
CONV2D算子为例
15
以FULLY_CONNECTED算子为例
全连接算子的Kernel实现 · 权重布局 · 激活函数融合
FULLYCONNECTED
16
量化算子机制
TFLite Micro中的量化类型… · UINT8） · 量化参数（scale/zero_po…
量化算子机制TFLite
17
算子融合与优化
常见融合模式（如Conv+ReLU） · TFLite转换器如何生成融合算子 · Kernel如何实现融合
算子融合优化
18
自定义算子扩展
如何编写Custom Op · 注册到OpResolver · 在模型中使用自定义算子
自定义算子扩展Custom
19
算子调试技巧
使用MicroPrintf打印张量值 · 断点调试 · 常见错误（维度不匹配
算子调试技巧MicroPrintf
20
算子性能分析
使用MicroProfiler测量算… · 优化内存访问模式 · 减少数据拷贝
算子性能分析MicroProfile…
21
算子测试方法
TFLite Micro的单元测试框… · 如何为新增算子编写测试用例 · 测试数据生成
算子测试方法TFLite
22
常见问题与陷阱
算子未注册 · 版本不匹配 · 内存分配失败
常见问题陷阱
23
算子执行中的错误处理
TfLiteStatus返回码 · 错误传播机制 · 如何优雅处理运行时错误
算子执行错误处理
24
多算子模型实战
构建一个包含多个算子的模型（如CNN… · 分析各算子的调用顺序与资源占用
多算子模型实战CNN
25
算子替换与裁剪
根据硬件特性替换算子（如用Depth… · 裁剪不需要的算子以减小二进制体积
算子替换裁剪
26
TFLite Micro的算子覆盖范围
官方支持的算子列表 · 各算子的限制与注意事项
TFLiteMicro
27
与TFLite的算子差异
TFLite与TFLite Micr… · 简化内存管理）
TFLite的算子差异
28
综合实战项目
从TensorFlow模型转换到TF… · 部署到开发板（如Arduino · ESP32）
综合实战项目TensorFlow
29
进阶主题
算子内联优化 · SIMD指令加速 · 硬件加速器接口（如CMSIS-NN）…
进阶主题算子内联优化
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 常见面试题解析 · 后续学习资源与社区参与建议
课程总结回顾核心知识点