在c++中使用Tensorflow Lite在边缘TPU上运行"mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite“时出现问题

在C++中使用TensorFlow Lite在边缘TPU上运行"mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite"时出现问题。

首先，TensorFlow Lite是一个用于在移动设备和嵌入式设备上运行机器学习模型的轻量级框架。它可以在资源受限的环境中高效地运行模型，包括边缘TPU。

针对这个问题，可能有多种原因导致出现问题。以下是一些可能的解决方案和建议：

1. 确保你已经正确安装和配置了TensorFlow Lite和边缘TPU的开发环境。你可以参考TensorFlow Lite官方文档和边缘TPU的相关文档来获取详细的安装和配置指南。
2. 检查你的C++代码是否正确加载了"mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite"模型文件，并且正确设置了模型的输入和输出张量。
3. 确保你的边缘TPU设备已经正确连接并且可以被识别。你可以使用相关的命令行工具或API来检查设备的连接状态。
4. 检查你的C++代码中是否存在其他错误或异常，例如内存访问错误、数据类型不匹配等。你可以使用调试工具来帮助定位和解决这些问题。
5. 如果问题仍然存在，你可以尝试在TensorFlow Lite的官方论坛或社区中寻求帮助。在论坛上，你可以提供更详细的错误信息和代码示例，以便其他开发者能够更好地理解和解决你的问题。

对于这个具体的问题，由于没有提供更多的错误信息和代码示例，我无法给出更具体的解决方案。但是，希望以上的建议能够帮助你解决问题或者指导你进一步调试和排查错误。