强化学习得到的tflite模型如何部署到esp32中，并利用setup和loop。其中输入为24维，输出为4维度的mean和4维度的std

将强化学习得到的tflite模型部署到ESP32中，需要进行以下步骤：

1. 将tflite模型转换为TensorFlow Lite Micro格式。可以使用TensorFlow Lite Converter工具进行转换。

2. 在ESP32上安装TensorFlow Lite for Microcontrollers库。可以通过Arduino IDE的库管理器进行安装。

3. 创建一个Arduino项目，在setup()函数中初始化TensorFlow Lite解释器和模型。在loop()函数中，读取输入数据，将其输入到TensorFlow Lite解释器中，运行模型，获取输出结果，并将其输出。

下面是一个简单的示例代码，可以帮助你开始：

#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"

// 定义输入和输出张量的格式
constexpr int kInputTensorSize = 24;
constexpr int kOutputTensorSize = 8;

// 定义输入张量的名称
constexpr int kInputTensorIndex = 0;
constexpr char* kInputTensorName = "input";

// 定义输出张量的名称
constexpr int kOutputTensorIndex = 0;
constexpr char* kOutputTensorName = "output";

// TensorFlow Lite 解释器对象
tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;

// TensorFlow Lite 模型的数据缓冲区
constexpr int kModelBufferSize = 32 * 1024; // 模型大小不超过32KB
uint8_t model_buffer[kModelBufferSize];

// 输入和输出张量的缓冲区
float input_tensor[kInputTensorSize];
float output_tensor[kOutputTensorSize];

void setup() {
  // 初始化TensorFlow Lite解释器
  static tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
  static tflite::ErrorReporter* error_reporter = &micro_error_reporter;
  static const tflite::Model* model = tflite::GetModel(model_buffer);
  static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(
    model, tflite::MicroOpResolver::GetDefault(), 
    reinterpret_cast<uint8_t*>(tensor_arena), kTensorArenaSize, error_reporter);
  interpreter = &static_interpreter;
  interpreter->AllocateTensors();

  // 获取输入和输出张量
  TfLiteTensor* input = interpreter->input(kInputTensorIndex);
  TfLiteTensor* output = interpreter->output(kOutputTensorIndex);

  // 设置输入张量的属性
  input->type = kTfLiteFloat32;
  input->dims->data[0] = 1;
  input->dims->data[1] = kInputTensorSize;

  // 设置输出张量的属性
  output->type = kTfLiteFloat32;
  output->dims->data[0] = 1;
  output->dims->data[1] = kOutputTensorSize;
}

void loop() {
  // 读取输入数据
  // TODO: 将实际输入数据读取到input_tensor数组中

  // 将输入数据复制到输入张量中
  TfLiteTensor* input = interpreter->input(kInputTensorIndex);
  for (int i = 0; i < kInputTensorSize; i++) {
    input_tensor[i] = input_tensor[i] - mean[i] / std[i];
  }
  memcpy(input->data.f, input_tensor, kInputTensorSize * sizeof(float));

  // 运行模型
  interpreter->Invoke();

  // 获取输出结果
  TfLiteTensor* output = interpreter->output(kOutputTensorIndex);
  memcpy(output_tensor, output->data.f, kOutputTensorSize * sizeof(float));

  // 输出结果
  // TODO: 处理输出结果
}

需要注意的是，以上代码中的输入数据是假设已经读取到了input_tensor数组中，然后将其归一化后输入到模型中。实际情况中，你需要根据具体的应用场景，修改输入数据的读取方式和处理逻辑。同时，输出结果的处理也需要根据具体的应用场景进行修改。