TensorFlow提供了一些方法來將模型部署到嵌入式設備上。以下是一些常見的方法：
1. TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一個用于部署機器學習模型到移動設備、嵌入式設備和物聯網設備的輕量級解決方案。它可以將訓練好的TensorFlow模型轉換為一個更小、更快、更適合在資源受限設備上運行的模型。
2. TensorFlow Lite for Microcontrollers：這是一個專門針對微控制器的版本，它可以在資源受限的設備上運行。它提供了一個C++庫，可以通過Arduino IDE或其他開發環境進行部署。
3. TensorFlow Lite for Edge TPU：Edge TPU是一款專門用于在邊緣設備上加速機器學習推斷的硬件加速器。
4. TensorFlow.js：如果你的嵌入式設備可以運行JavaScript，你還可以考慮使用TensorFlow.js來部署模型。TensorFlow.js可以在瀏覽器中運行，也可以在Node.js環境中運行。
這些方法可以根據你的設備和需求選擇合適的部署方式。TensorFlow Lite通常是最常用的部署方式，因為它提供了一種輕量級且高效的解決方案。
