tflite模型部署到esp32中，并利用setup和loop

部署 tflite 模型到 esp32 中可以分为以下步骤：

1. 将 tflite 模型转换为 C 数组，可以使用 TensorFlow Lite Converter 工具进行转换。具体转换方法可以参考 TensorFlow Lite 官方文档。

2. 在 esp32 的 Arduino 开发环境中，创建一个新的项目，并将转换后的 C 数组代码复制到项目的源文件中。

3. 在项目中引入 TensorFlow Lite 库，可以通过 Arduino 库管理器安装，或手动下载并添加到项目中。

4. 在 setup 函数中初始化 TensorFlow Lite 解释器，并加载模型。具体代码可以参考 TensorFlow Lite 官方文档。

5. 在 loop 函数中输入数据，执行推理，并输出结果。具体代码可以参考 TensorFlow Lite 官方文档。

下面是一份简单的示例代码：

#include <Arduino.h>
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"

// 模型代码
#include "model_data.h"

// 输入数据
float input_data[] = {1.0, 2.0, 3.0};

// 输出数据
float output_data[1];

// 初始化 TensorFlow Lite 解释器
tflite::MicroInterpreter* interpreter;
tflite::MicroErrorReporter error_reporter;
const tflite::Model* model;
tflite::MicroMutableOpResolver op_resolver;

void setup() {
  // 初始化解释器
  model = tflite::GetModel(model_data);
  if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {
    error_reporter.Report(
        "Model provided is schema version %d not equal "
        "to supported version %d.",
        model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);
    return;
  }
  op_resolver.AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator_CONV_2D,
                          tflite::ops::micro::Register_CONV_2D());
  static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(
      model, op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize, &error_reporter);
  interpreter = &static_interpreter;

  // 分配张量
  interpreter->AllocateTensors();

  // 获取输入张量和输出张量
  TfLiteTensor* input = interpreter->input(0);
  TfLiteTensor* output = interpreter->output(0);

  // 将输入数据复制到输入张量中
  memcpy(input->data.f, input_data, 3 * sizeof(float));

  // 执行推理
  interpreter->Invoke();

  // 将输出张量中的数据复制到输出数组中
  memcpy(output_data, output->data.f, 1 * sizeof(float));
}

void loop() {
  // 输出结果
  Serial.println(output_data[0]);
}