INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.

这是一个 TensorFlow Lite XNNPACK 委托，它是在 CPU 上运行的。它是 TensorFlow Lite 的一部分，用于在移动设备和嵌入式设备上运行深度学习模型。XNNPACK 是一个高度优化的神经网络推理库，可以提高模型的性能和效率。委托是 TensorFlow Lite 中的一种机制，它允许将模型的某些部分委托给特定的硬件或软件，以获得更好的性能和效率。在这种情况下，XNNPACK 委托被用来在 CPU 上运行模型。

相关问题

如何解决INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.

这是 TensorFlow Lite 使用 XNNPACK 委托来加速 CPU 推理的信息提示。如果您没有遇到任何错误或警告，那么您不需要解决这个问题。然而，如果您希望禁用 XNNPACK 委托，可以尝试以下方法：

在创建 TFLite 解释器之前设置环境变量 `TF_LITE_DISABLE_XNNPACK=1`，例如：

import os
os.environ['TF_LITE_DISABLE_XNNPACK'] = '1'

或者，在创建 TFLite 解释器时，使用 `Interpreter.Options` 对象禁用 XNNPACK 委托，例如：

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
interpreter_options = tf.lite.Interpreter.Options()
interpreter_options.experimental_delegate = tf.lite.experimental.load_delegate('libedgetpu.so.1', options=delegate_options) # 加载其他的委托
interpreter_options.disable_xnnpack = True # 禁用 XNNPACK 委托
interpreter.set_tensor_details_allocator(tensor_details_allocator)
interpreter.allocate_tensors()

如何结局INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.

这个INFO是TensorFlow Lite XNNPACK delegate在CPU上的创建信息。它意味着TensorFlow Lite正在使用XNNPACK代理来优化在CPU上的计算性能。因此，这个INFO的结局取决于你的TensorFlow Lite应用程序的实际情况。如果你的应用程序成功地使用了XNNPACK代理，并获得了更好的性能，则这个INFO的结局应该是积极的。否则，你可能需要重新评估你的应用程序和代理设置，以获得更好的性能。