#TensorFlow Lite

这是一个高效的React Native TensorFlow Lite库，支持JSI和零拷贝ArrayBuffers，采用低级C/C++ TensorFlow Lite核心API实现直接内存访问，支持运行时模型交换和GPU加速(CoreML/Metal/OpenGL)，并易于集成VisionCamera。该库允许轻松添加和加载TensorFlow Lite模型，支持从本地文件系统或远程URL加载模型，非常适合需要高效且灵活AI推理功能的React Native开发者，在应用中实现先进的计算机视觉和AI功能。

提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。

Seeed Studio的SenseCraft Model Assistant是一个开源项目，专注于为嵌入式设备提供最新AI算法，帮助开发者将AI模型部署到微控制器和单板计算机等低成本硬件上。该平台用户友好，支持TensorFlow Lite和ONNX等多种格式的模型导出，并优化了OpenMMLab的算法以适应实际应用场景。最新更新包括YOLO-World和MobileNetV4算法，以及Swift YOLO轻量级目标检测算法，旨在提供高性能和高精度。

该项目展示了如何在Android应用中集成TensorFlow Lite，用于通过相机图像进行对象检测。这是一个适合学习和实际应用的机器学习示例项目。

flutter-tflite是Flutter生态系统中的TensorFlow Lite集成插件。它支持Android和iOS平台，可使用任何TFLite模型，并提供NNAPI和GPU加速。通过直接绑定TFLite C API，该插件实现低延迟操作，并提供类似TFLite Java和Swift的API。开发者可进行简单的模型推理，还能在独立isolate中运行以优化UI性能。

ai-edge-torch是一个开源Python库，用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型，提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API，用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成，为边缘AI开发提供了实用的工具。

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台，提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术，该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成，实现从训练到部署的流畅过程，并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。