TFlite在不使用FlexDelegate的情况下在C++推理中选择操作

TFlite（TensorFlow Lite）是一种针对移动和嵌入式设备的TensorFlow推理框架。它旨在提供轻量级、高效率的模型推理解决方案，适用于资源有限的环境。在C++推理中，当不使用FlexDelegate时，可以选择操作。

TFlite提供了多种操作选择策略，包括默认、速度优先和内存优先。默认策略会自动选择最适合目标设备的操作。速度优先策略会尽可能选择速度更快的操作，适用于对推理速度要求较高的场景。内存优先策略会尽可能选择占用内存更少的操作，适用于内存资源受限的场景。

在TFlite C++推理中选择操作时，可以通过设置InterpreterOptions中的SetExecutionPlan()方法来指定操作选择策略。例如，使用速度优先策略：

#include <tensorflow/lite/interpreter.h>
#include <tensorflow/lite/interpreter_builder.h>
#include <tensorflow/lite/model.h>

// 加载模型
std::unique_ptr<tflite::FlatBufferModel> model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_path);

// 创建Interpreter
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
tflite::InterpreterBuilder builder(*model, resolver);
std::unique_ptr<tflite::Interpreter> interpreter;
builder(&interpreter);

// 设置操作选择策略为速度优先
tflite::InterpreterOptions options;
options.SetExecutionPlan(tflite::InterpreterOptions::kSpeed);

// 应用操作选择策略
interpreter->ModifyGraphWithDelegate(&options);

// 进行推理操作
interpreter->Invoke();

上述代码演示了在TFlite C++推理中选择操作并设置速度优先策略的过程。需要注意的是，此处并未涉及到具体的操作选择，而是通过设置策略来影响操作选择的行为。

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请注意，以上回答仅供参考，具体操作选择策略需根据实际场景和需求进行调整。