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极致轻量化：TinyML模型量化与剪枝的嵌入式部署实战
边缘人工智能的快速发展正在推动TinyML技术走向成熟。将深度学习模型部署在仅有几十KB内存的微控制器上，已经成为嵌入式系统工程师面临的核心挑战。一个典型的卷积神经网络模型在原始训练后可能占用超过10MB存储空间，远超STM32F4系列微控制器192KB RAM的容量极限。通过系统性的模型量化与剪枝优化，可将模型压缩至不足10KB，实现在资源受限设备上的高效推理。本文将从模型优化原理、C语言实现到完整部署流程，系统阐述TinyML模型在嵌入式平台上的实战方法。
