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061 TensorFlow Lite Micro的Multi-model Pipeline项目：多模型流水线

昨晚调试一块STM32U5板子到凌晨三点，问题出在一个看似简单的多模型切换上——两个模型分别做关键词识别和手势分类，单独跑都正常，一组合就随机死机。最后发现是模型A的中间张量缓冲区被模型B的推理过程覆盖了。这种“模型打架”的问题，在TinyML多模型场景里太常见了。

为什么需要多模型流水线

单模型能解决的问题有限。一个智能穿戴设备可能需要：先做语音活动检测（VAD）过滤静音段，再做关键词识别（KWS）唤醒，最后做情感分析。或者一个工业传感器：先做FFT预处理，再做异常检测，最后做分类。每个阶段用不同的模型，串成一条流水线。

TensorFlow Lite Micro的Interpreter设计上就是单例模式——一个解释器实例绑定一个模型。多模型意味着多个Interpreter实例，但共享同一块内存池。这就是问题的根源。

内存池的“共享陷阱”

TFLite Micro的内存管理基于预分配的Tensor Arena。每个Interpreter创建时都会从这块arena里分配自己的张量缓冲区。默认情况下，多个Interpreter会各自独立分配，互不知晓对方的存在。

// 错误示范：两个模型各自分配，互不感知