引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和嵌入式系統(tǒng)的快速發(fā)展，將人工智能（AI）推理能力部署到資源受限的嵌入式設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)端側(cè)AI推理，已成為一個(gè)熱門話題。便攜式超聲儀作為一種重要的醫(yī)療診斷設(shè)備，其智能化升級(jí)對(duì)于提升基層醫(yī)療、偏遠(yuǎn)地區(qū)和緊急救援場(chǎng)景中的診斷效率具有重要意義。TensorFlow Lite Micro（TFLM）作為谷歌推出的專為嵌入式設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)推理框架，為便攜式超聲儀的端側(cè)AI推理提供了強(qiáng)大的支持。

TensorFlow Lite Micro概述

TFLM是TensorFlow Lite的一個(gè)子集，專門針對(duì)資源受限的嵌入式設(shè)備（如微控制器）進(jìn)行了優(yōu)化。它允許開發(fā)者在這些設(shè)備上部署和運(yùn)行經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)處理和推理，而無需依賴云計(jì)算。TFLM具有低內(nèi)存占用、低延遲和易于集成等優(yōu)點(diǎn)，非常適合在資源受限的環(huán)境中運(yùn)行。

TFLM在便攜式超聲儀中的應(yīng)用流程

1. 模型訓(xùn)練與轉(zhuǎn)換

在PC或云端使用TensorFlow等框架訓(xùn)練超聲圖像識(shí)別模型，如用于檢測(cè)超聲圖像中的病灶或組織結(jié)構(gòu)。訓(xùn)練完成后，將模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow Lite格式（.tflite），并可能進(jìn)行量化以減小模型大小。例如，使用以下代碼將SavedModel格式的模型轉(zhuǎn)換為TFLite格式：

python

import tensorflow as tf

# 加載SavedModel

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model_dir')

# 優(yōu)化模型（例如，選擇默認(rèn)優(yōu)化策略）

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

# 轉(zhuǎn)換模型

tflite_model = converter.convert()

# 保存TFLite模型

with open('model.tflite', 'wb') as f:

   f.write(tflite_model)

2. 模型部署

將轉(zhuǎn)換后的TFLite模型部署到便攜式超聲儀的微控制器上。選擇支持TFLM的微控制器，如Arduino Nano 33 BLE Sense或ESP32等。在Arduino IDE中安裝TFLM庫，通過Arduino庫管理器搜索“TensorFlow Lite for Microcontrollers”并安裝。

3. 推理執(zhí)行

在微控制器上使用TFLM解釋器加載模型，并進(jìn)行推理。以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的Arduino代碼示例，展示了如何使用TFLM在嵌入式設(shè)備上加載和運(yùn)行超聲圖像分類模型：

cpp

#include <TensorFlowLite.h>

// 模型文件

extern const unsigned char g_model[];

extern const unsigned int g_model_len;

// 創(chuàng)建TFLM解釋器

tflite::MicroInterpreter* interpreter;

TfLiteTensor* input_tensor;

TfLiteTensor* output_tensor;

void setup() {

   Serial.begin(9600);

   // 初始化TFLM解釋器

   interpreter = new tflite::MicroInterpreter(g_model, g_model_len);

   TfLiteStatus allocate_status = interpreter->AllocateTensors();

   if (allocate_status != kTfLiteOk) {

       Serial.println("Failed to allocate tensors!");

       while (true);

   }

   // 獲取輸入和輸出張量

   input_tensor = interpreter->input(0);

   output_tensor = interpreter->output(0);

}

void loop() {

   // 模擬輸入數(shù)據(jù)（實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)從超聲傳感器獲取）

   float input_data[32 * 32 * 3]; // 假設(shè)輸入圖像大小為32x32x3

   for (int i = 0; i < 32 * 32 * 3; i++) {

       input_data[i] = (float)rand() / RAND_MAX; // 隨機(jī)生成輸入數(shù)據(jù)

   }

   // 將輸入數(shù)據(jù)復(fù)制到輸入張量

   memcpy(input_tensor->data.f, input_data, 32 * 32 * 3 * sizeof(float));

   // 執(zhí)行推理

   TfLiteStatus invoke_status = interpreter->Invoke();

   if (invoke_status != kTfLiteOk) {

       Serial.println("Failed to invoke!");

       while (true);

   }

   // 讀取輸出數(shù)據(jù)

   float* output_data = output_tensor->data.f;

   int predicted_class = 0;

   float max_score = output_data[0];

   for (int i = 1; i < 10; i++) { // 假設(shè)有10個(gè)類別

       if (output_data[i] > max_score) {

           max_score = output_data[i];

           predicted_class = i;

       }

   }

   Serial.print("Predicted class: ");

   Serial.println(predicted_class);

   delay(1000); // 每秒執(zhí)行一次推理

}

優(yōu)化與挑戰(zhàn)

在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)試，以提高推理速度和準(zhǔn)確性。例如，可以通過量化模型來減小模型大小和提高推理速度；通過調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理方式來提高模型準(zhǔn)確性等。然而，將正常模型轉(zhuǎn)入微控制器中面臨諸多挑戰(zhàn)，如正常模型中的權(quán)重是存儲(chǔ)在變量中，但轉(zhuǎn)換后的文件里面沒有變量這個(gè)操作，需要編寫轉(zhuǎn)換器將大型模型轉(zhuǎn)換為小型模型。

結(jié)論

TensorFlow Lite Micro為便攜式超聲儀的端側(cè)AI推理提供了強(qiáng)大的支持。通過將訓(xùn)練好的超聲圖像識(shí)別模型轉(zhuǎn)換為TFLite格式，并部署到微控制器上，可以實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)處理和推理，提高診斷效率和準(zhǔn)確性。隨著物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式系統(tǒng)的不斷發(fā)展，TFLM將在更多醫(yī)療設(shè)備中發(fā)揮重要作用，為醫(yī)療診斷帶來更加智能和高效的功能。