tensorflow/tflite-micro，也称 TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM），是一个 C++ 项目，设计用于在内存受限的裸机系统、DSP 和微控制器上运行深度学习模型。它采用 Apache-2.0 许可证，所提供的记录中没有最新发布版本，因此无法作为某个特定版本的变更来介绍。
该项目瞄准的是在只有数十至数百 KB 内存的嵌入式系统上运行模型。它以通过 LiteRT 和 TensorFlow 转换得到的模型为目标，被描述为在内存与算力受限的设备上驱动深度学习的 TinyML 运行时。CI 中测试的架构包括 Arm Cortex-M、Cadence Xtensa、RISC-V、Qualcomm Hexagon 以及 x86/Windows。因此，它并非只限于某一种 MCU 的实现，而是一个支持多种嵌入式与开发环境的项目。
不过，该记录并未给出性能基准、每个模型的内存占用或精度变化。所提到的内存规模和架构列表来自 README 的说明，并非独立的测量结果。在实际部署中哪些模型能以多少内存运行，仅凭这份材料无法判断，发布状态也未得到确认。