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Tensorflow Lite Micro 使用指南
1.组件介绍
TensorFlow Lite Micro组件的前身(以下简称TFLu)是Google TensorFlow团队针对微处理器(以下简称MCU)专门设计的端侧推理框架,该推理框架主要解决在资源, 功耗, 性能等资源受限的嵌入式系统中, 部署基于Tensorflow Lite框架实现深度学习模型任务;本组件是基于原生Google TensorFlow Lite Micro框架对Tencent OS-tiny进行了定制化适配,为Tencent OS-tiny赋能AI。
2.目录结构
组件内部整体的目录结构如下图所示:
tflite_micro
├─KEIL //针对KEIL环境需要的适配文件
├─ARM_CortexM4_lib //针对ARM Cortex M4生成的tflite person detect .lib库
└─ARM_CortexM7_lib //针对ARM Cortex M4生成的tflite person detect .lib库
其中,KEIL文件夹中放置了针对KEIL编程环境需要额外添加的源文件,如果使用的是KEIL编程环境则需要将其中的源文件一同加入工程。
ARM Cortex M4_lib文件夹和ARM Cortex M7_lib文件夹中主要放置了基于ARM Cortex M4和Cortex M7内核生成的tflite.lib库,如果使用的是基于ARM Cortex M4系列的板子可以直接将其中的tflite.lib库加入工程,并包含相关的头文件之后就可以完成编译运行,方便模块化集成。