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13. TFLite Micro低内存模型改造：从网络结构降低Arena需求

共计 30 章节

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了解TFLite Micro的Are… · 明确本课程目标——通过网络结构改造降… · 掌握学习路径和最终能力

课程导入TFLite

TFLite Micro内存基础

理解Tensor Arena · 算子中间张量 · 持久内存和临时内存的分配原理

Arena内存瓶颈分析

识别导致Arena过大的常见网络结构… · 如大卷积核 · 高通道数

Arena内存瓶颈分析

网络结构对内存的影响

深入分析卷积 · 深度可分离卷积 · 全连接

网络结构对内存的…深入分析卷积

低内存模型设计原则

掌握减少中间张量 · 复用内存 · 降低峰值内存的通用设计原则

低内存模型设计原…掌握减少

模型压缩技术概览

了解剪枝 · 量化 · 低秩分解

模型压缩技术概览了解剪枝

MobileNetV1结构分析

剖析MobileNetV1的深度可分… · 计算其Arena内存占用 · 并对比传统卷积的优势

MobileNetV1结构分析

MobileNetV2瓶颈残差结构

学习倒残差和线性瓶颈如何减少中间张量 · 理解expansion factor…

MobileNetV2瓶颈残差结构

MobileNetV3与高效结构

介绍MobileNetV3中的NAS… · h-swish激活和SE模块 · 分析其内存特性

MobileNetV3高效结构

EfficientNet系列结构

理解复合缩放和MBConv结构 · 分析其在不同分辨率下的Arena内存…

EfficientNet系列结构

轻量级网络对比实验

在TFLite Micro上运行Mo… · EfficientNet等模型 · 测量Arena大小并对比

轻量级网络对比实…TFLite

自定义低内存网络设计

基于现有轻量结构 · 设计一个针对特定任务（如关键词识别）… · 并估算Arena

自定义低内存网络…基于现有轻量结构

减少中间张量的技巧

使用stride代替pooling · 减少通道数 · 合并激活函数

减少间张量的技巧

算子融合与内存复用

理解TFLite Micro的算子融… · 以及如何通过融合减少临时张量

算子融合内存复用

输入分辨率与Arena关系

分析输入图像尺寸对中间张量大小的影响 · 学习如何通过降低分辨率来降低Aren…

Arena输入分辨率

深度可分离卷积的深入优化

探讨深度卷积和逐点卷积的排列顺序 · 分组数 · 以及内存复用策略

深度可分离卷积的…探讨深度卷积

残差连接的内存代价

分析残差连接带来的额外内存开销 · 学习如何设计无残差或低内存残差结构

残差连接的内存代…分析残差连接带来…

激活函数的内存影响

比较ReLU · LeakyReLU · PReLU

激活函数的内存影…ReLU

量化对Arena的影响

了解INT8量化如何减少张量大小 · 以及量化感知训练对结构设计的要求

剪枝与结构稀疏化

学习结构化剪枝（如通道剪枝）如何减少… · 并保持模型精度

剪枝结构稀疏化

知识蒸馏与结构简化

使用教师-学生框架训练更小结构的学生… · 从而降低Arena需求

知识蒸馏结构简化

NAS自动搜索低内存结构

介绍轻量级NAS方法（如Once-f…

NAS自动搜索低内存结…

TFLite Micro Arena配置实战

使用Python API和C++代码… · 并测量实际内存占用

模型转换与优化流程

从Keras/PyTorch模型到T… · 以及如何通过转换选项减少内存

模型转换优化流程

关键词识别模型改造 · 在TFLite Micro上部署 · 对比Arena大小和精度

案例实战关键词识别模型改…

图像分类模型改造 · 从VGG-like结构改造为Mobi… · 降低Arena

案例实战图像分类模型改造

异常检测模型改造：针对传感器数据 · 设计低内存自编码器或1D-CNN · 并部署到MCU

案例实战异常检测模型改造

常见问题与调试技巧

Arena溢出 · 内存对齐 · 算子不支持

常见问题调试技巧

性能与精度权衡

分析不同结构改造对Arena · 推理延迟 · 功耗和精度的影响

性能精度权衡

综合项目与未来趋势

完成一个端到端低内存模型改造项目 · 总结方法论 · 并探讨TFLite Micro内存优…

综合项目未来趋势