队伍介绍：报名编号：CICC1829 团队名称： 你说的对对队

这是我们队伍的第3篇帖子，本帖欲分享如何将训练好的神经网络模型部署到蜂鸟e203开发板上。

1. 加载TFLite模型

std::unique_ptr interpreter(new tflite::Interpreter);
const std::string model_path = "your_tflite_model_path.tflite";
tflite::FlatBufferModel model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_path.c_str());
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
tflite::InterpreterBuilder(model.GetModel(), resolver)(&interpreter);

2. 分配输入和输出张量

interpreter->AllocateTensors();

3. 获取输入和输出张量的指针：

TfLiteTensor* input_tensor = interpreter->input_tensor(0);   // 假设只有一个输入张量
TfLiteTensor* output_tensor = interpreter->output_tensor(0);  // 假设只有一个输出张量

4. 将输入图像数据传递给输入张量：

// 假设input_image是您要进行预测的输入图像数据
uint8_t* input_data = input_tensor->data.uint8;
std::memcpy(input_data, input_image, input_size);  // 将图像数据复制到输入张量的数据缓冲区中

5. 运行模型推理：

interpreter->Invoke();

6. 从输出张量中读取预测结果：

// 假设输出为float类型
float* output_data = output_tensor->data.f;
int num_predictions = output_tensor->dims->data[1];  // 获取预测结果的数量

// 遍历预测结果
for (int i = 0; i < num_predictions; i++) {
    float prediction = output_data[i];
    // 处理预测结果，例如打印、保存或进行后续分析
    std::cout << "Prediction " << i << ": " << prediction << std::endl;
}

总结

请注意，以上示例假设输出是浮点型数据。如果模型输出的数据类型不同，您需要相应地更改输出数据的指针类型和处理方式。
这些步骤将使用TFLite模型进行图像预测。确保根据您的具体应用和模型的要求适当调整输入图像的预处理和输出结果的后处理。