边缘计算模型部署：MicroPython/TensorFlow Lite的内存优化与设备约束 大家好，今天我们来聊聊一个在边缘计算领域非常重要，但也充满挑战的话题：如何在资源受限的设备上，利用MicroPython和TensorFlow Lite部署机器学习模型，并进行内存优化。边缘计算的优势在于低延迟、高带宽和隐私保护，但同时也对硬件提出了严苛的要求。我们将深入探讨MicroPython的特性、TensorFlow Lite的优化方法，以及如何在设备约束下进行有效的模型部署。 1. 边缘计算与资源受限设备 边缘计算的核心思想是将计算任务从云端推向网络边缘，即更靠近数据源的地方。这带来了诸多好处，例如： 降低延迟： 减少了数据传输的距离，从而显著降低了响应时间。 节省带宽： 只有处理后的结果需要上传到云端，减少了带宽消耗。 增强隐私： 敏感数据可以在本地处理，无需上传到云端，提高了数据安全性。 然而，边缘设备通常是资源受限的，例如微控制器、嵌入式系统等。这些设备的特点是： 内存有限： 往往只有几KB到几MB的RAM。 计算能力较弱： CPU主频较低，缺乏GPU等加速硬件。 功耗敏感： …