TensorFlow Lite Micro 推理异常：怎样安全降级

TensorFlow Lite Micro 推理异常怎样安全降级边缘模型失败并不总是崩溃输入传感器可能失效模型初始化可能失败推理结果也可能不可信。降级设计的目标是让设备继续以已知、可解释的方式工作。先区分失败类型模型加载或算子注册失败属于启动期问题应禁止进入推理模式并上报版本信息输入范围异常可使用缺失值策略或跳过本次推理输出置信度不足则应返回“不确定”不能硬转成控制指令。降级动作要由业务决定例如告警辅助模型不可用时可以保持传统阈值规则视觉分类不可用时可以请求人工确认涉及执行器时默认动作必须由安全要求定义。不要让模型异常直接触发无限重启或反复初始化。为每种降级记录计数器和原因码并测试从失败到恢复的完整过程。模型恢复后也应避免瞬间恢复高频推理先用有限次数验证输入与输出是否正常。