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001-TensorFlow Lite Micro模型部署
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《TFLite Micro最小推理工程从main到Invoke流程解析》
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TFLite Micro最小推理工程从main到Invoke流程解析
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入
学习目标
02
TFLite Micro概述
什么是TFLite Micro · 与TFLite的关系 · 典型应用场景(MCU
TFLite
Micro
03
最小推理工程结构
工程目录 · 源码文件 · 构建系统(CMake/Make)
最小推理工程结构
工程目录
04
main函数入口
main函数的职责 · 初始化流程 · 参数解析
main
函数入口
05
模型加载与解析
从文件或数组加载模型 · FlatBuffer格式 · 模型验证
模型加载
从文件或数组加载…
06
Tensor Arena与内存分配
TensorArena的作用 · 内存池设计 · 静态分配策略
Tensor
Arena
07
Interpreter创建
MicroInterpreter的构… · 算子注册表 · 资源分配
Interpreter
创建
08
输入张量准备
获取输入张量 · 数据类型转换 · 数据填充
输入张量准备
获取输入张量
09
Invoke调用流程
Invoke内部步骤 · 算子执行顺序 · 中间张量管理
Invoke
调用流程
10
算子执行机制
算子注册与查找 · 内置算子实现 · 自定义算子接口
算子执行机制
算子注册
11
输出张量获取
获取输出张量 · 数据解析 · 后处理
输出张量获取
获取输出张量
12
完整代码走读
从main到Invoke的逐行分析 · 关键函数调用链 · 变量生命周期
完整代码走读
main
13
调试与日志
日志级别 · 打印张量值 · 断点调试
调试
日志
14
性能优化基础
内存占用优化 · 算子优化 · 循环展开
性能优化基础
内存占用优化
15
量化模型处理
量化原理 · 动态范围量化 · 全整型量化
量化模型处理
量化原理
16
多模型与多输入输出
处理多个模型 · 多输入多输出场景 · 内存复用策略
多模型
多输入输出
17
错误处理与异常
常见错误码 · 错误传播 · 断言使用
错误处理
异常
18
硬件适配层
平台抽象 · 时钟 · 串口
硬件适配层
平台抽象
19
案例实战
图像分类模型(如MNIST)从mai…
案例实战
MNIST
20
案例实战
关键词识别(KWS)模型部署 · 实时推理 · 结果处理
案例实战
KWS
21
案例实战
传感器数据异常检测模型 · 数据流处理 · 连续推理
案例实战
传感器数据异常检…
22
常见问题与解决方案
模型加载失败 · 内存不足 · 算子不支持
常见问题
解决方案
23
与TFLite标准版对比
API差异 · 功能限制 · 迁移注意事项
TFLite
标准版对比
24
测试与验证
单元测试 · 集成测试 · 模型输出对比
测试
验证
25
构建与部署
交叉编译 · 烧录 · 启动
构建
部署
26
扩展自定义算子
编写自定义算子 · 注册 · 测试
扩展自定义算子
编写自定义算子
27
多线程与并发
在RTOS上使用TFLM · 任务调度 · 互斥锁
多线程
并发
28
功耗与资源优化
低功耗设计 · 内存压缩 · 模型剪枝
功耗
资源优化
29
综合项目
端到端智能设备(如智能门锁)从需求分… · 覆盖全部流程
综合项目
端到端智能设备
30
课程总结与进阶路径
知识回顾 · 常见误区 · 学习资源
课程总结
进阶路径
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