069 TensorFlow Lite Micro的Testing项目：测试与验证昨晚调试一块STM32U5板子，模型推理结果死活不对——输出全是0.0。折腾到凌晨两点，最后发现是测试用例没跑通，模型量化参数在PC端和MCU端对不上。这种坑，我猜你也踩过。TFLM的Testing项目，很多人以为只是“跑个单元测试看看绿不绿”，实际上它是你从PC模型到嵌入式部署之间的最后一道防线。今天把这套东西掰开揉碎讲清楚。Testing项目的骨架：别被目录吓到打开tensorflow/lite/micro/testing目录，你会看到一堆以_test.cc结尾的文件。这些不是普通的单元测试，它们是跨平台验证脚本。核心文件就这几个：micro_test.h：测试框架头文件，别自己写断言宏test_utils.h：辅助函数，比如加载模型、比较张量micro_test.cc：测试入口，负责初始化TFLM运行时这里踩过坑：有人直接复制PC端的gtest来用，结果在ARM Cortex-M上编译不过。TFLM的测试框架是自包含的，不依赖任何标准库的测试框架，因为嵌入式环境里根本没有gtest。写一个能跑的测试用例假设你有一个简单的加法模型， 069、TensorFlow Lite Micro的Testing项目：测试与验证
069 TensorFlow Lite Micro的Testing项目：测试与验证昨晚调试一块STM32U5板子，模型推理结果死活不对——输出全是0.0。折腾到凌晨两点，最后发现是测试用例没跑通，模型量化参数在PC端和MCU端对不上。这种坑，我猜你也踩过。TFLM的Testing项目，很多人以为只是“跑个单元测试看看绿不绿”，实际上它是你从PC模型到嵌入式部署之间的最后一道防线。今天把这套东西掰开揉碎讲清楚。Testing项目的骨架：别被目录吓到打开tensorflow/lite/micro/testing目录，你会看到一堆以_test.cc结尾的文件。这些不是普通的单元测试，它们是跨平台验证脚本。核心文件就这几个：micro_test.h：测试框架头文件，别自己写断言宏test_utils.h：辅助函数，比如加载模型、比较张量micro_test.cc：测试入口，负责初始化TFLM运行时这里踩过坑：有人直接复制PC端的gtest来用，结果在ARM Cortex-M上编译不过。TFLM的测试框架是自包含的，不依赖任何标准库的测试框架，因为嵌入式环境里根本没有gtest。写一个能跑的测试用例假设你有一个简单的加法模型， RELATED READING
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