📘 TFLite Micro 部署实战
🎯 30章 · 从入门到项目
v2.0
01
课程导论与开发环境搭建
TFLite Micro简介 · 开发板选择 · Arm GCC + Make/CMake · Hello World烧录
02
TFLite模型基础
TensorFlow训练基础 · Keras模型 · SavedModel/H5 · FlatBuffer转换
03
模型量化入门
为什么量化 · FP32→INT8 · 训练后量化 · 量化感知训练QAT
04
TFLite模型转换与优化
TFLite Converter · 量化参数 · 剪枝蒸馏 · 大小与精度权衡
05
TFLite Micro运行时架构
Interpreter · Tensor Arena · Op Resolver · 内存分配 · 模型加载
06
C++ API实战
C++ API详解 · 初始化Interpreter · 分配Arena · 推理与输出
07
算子支持与自定义算子
内置算子列表 · 注册机制 · 自定义激活函数 · 注册测试
08
内存优化技巧
Tensor Arena估算 · 共享缓冲区 · 内存池 · 减少静态分配
09
模型部署实战（一）：手势识别
MNIST/自定义手势 · 训练量化 · 部署开发板 · 串口输出
10
模型部署实战（二）：关键词唤醒
Speech Commands · MFCC特征 · 训练部署 · LED唤醒指示
11
模型部署实战（三）：异常检测
加速度计/陀螺仪 · 自编码器 · 实时异常报警
12
传感器数据预处理
ADC读取 · 归一化 · 滑动窗口 · FFT/均值/方差
13
实时推理与性能优化
推理时间测量 · CPU调频 · CMSIS-NN · 循环/内存优化
14
调试与日志
串口打印 · GDB断点 · 日志级别 · 内存溢出排查
15
多模型管理
同时加载多模型 · 切换策略 · 共享Tensor Arena · 资源冲突
16
模型更新与OTA
固件升级 · UART/SPI更新 · Flash分区 · 校验机制
17
低功耗设计
睡眠唤醒 · 事件驱动推理 · 降采样率 · 电池优化
18
使用CMSIS-NN加速
CMSIS-NN简介 · 硬件加速 · 性能对比 · 适用场景
19
使用Ethos-U NPU
Arm Ethos-U系列 · NPU驱动 · Vela编译器 · 性能调优
20
ESP32-S3与ESP-NN
ESP32-S3支持 · ESP-NN库 · WiFi/BLE传输 · 云端协同
21
STM32Cube.AI与TFLite Micro对比
工具链 · 模型导入 · 性能对比 · 选型建议
22
边缘端训练（On-device Training）
增量学习 · TFLite Micro训练API · 参数更新 · 在线适应
23
安全与隐私
模型加密 · 安全启动 · 数据加密传输 · 防窃取
24
测试与验证
Unity/CMock · 模型精度验证 · 压力测试 · 长期稳定性
25
项目实战（一）：智能门锁
MobileNetV1人脸检测 · ESP32-CAM · 本地决策+云端备份
26
项目实战（二）：工业预测性维护
振动传感器 · LSTM模型 · STM32部署 · 故障预警
27
项目实战（三）：可穿戴健康监测
心率/血氧 · 轻量CNN · 低功耗 · BLE传输
28
项目实战（四）：智能农业
土壤湿度/温度 · 决策树 · 自动灌溉 · LoRa通信
29
项目实战（五）：语音控制小车
关键词识别KWS · 电机驱动 · 避障融合 · 端到端部署
30
课程总结与未来展望
TFLite Micro生态 · RISC-V/GAP8 · 边缘AI趋势 · 学习资源