TencentOS
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TencentOS-tiny
mirror of https://github.com/OpenAtomFoundation/TencentOS-tiny
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Fork 3
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
TencentOS-tiny/components/ai/tflite_micro
History
QingChuanWS 6bf3533c32 修复图片问题 2020-12-24 16:57:37 +08:00
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ARM_CortexM4_lib add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
ARM_CortexM7_lib add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
ARM_CortexM55_lib add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
KEIL 完成tflite_micro库目录结构，完成496TF移植部分文档 2020-12-23 10:29:25 +08:00
Source add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
image 修复图片问题 2020-12-24 16:57:37 +08:00
LICENSE add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
TFlite_Micro_Component_User_Guide.md 修复图片问题 2020-12-24 16:57:37 +08:00
lib_extra.py add LICENSE 2020-12-24 10:07:08 +08:00
readme.md Update readme.md 2020-12-24 10:10:09 +08:00

readme.md

Tensorflow Lite Micro 使用指南

1.组件介绍

TensorFlow Lite Micro组件以下简称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。

2.目录结构

组件内部整体的目录结构如下图所示：

tflite_micro
    ├─Source           		//放置了TensorFlow Lite Micro的全部源码
    ├─KEIL  			//针对KEIL环境需要的适配文件
    ├─ARM_CortexM4_lib		//针对ARM Cortex M4生成的tensorflow_lite_micro.lib库
    ├─ARM_CortexM7_lib		//针对ARM Cortex M7生成的tensorflow_lite_micro.lib库
    ├─ARM_CortexM55_lib		//针对ARM Cortex M55生成的tensorflow_lite_micro.lib库
    ├─LICENSE	
    ├─readme.md				
    └─TFlite_Micro_Component_User_Guide.md //本组件使用指南

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_CortexM4_lib文件夹、ARM_CortexM55_lib和ARM_CortexM7_lib文件夹中分别放置了针对ARM Cortex M4、ARM Cortex M55和ARM Cortex M7内核生成的tensorflow_lite_micro.lib库，如果使用的芯片中采用了对应系列的内核可以直接将其中的tensorflow_lite_micro.lib库加入工程，并包含相关的头文件，就可以方便的集成Tensorflow Lite Micro工具。

3.移植案例

参考Neclue STM32L496RG案例