将模型驱动开发与嵌入式工作结合使用有哪些好工具？

将模型驱动开发与嵌入式工作结合使用有很多好工具，以下是一些常用的工具：

1. TensorFlow Lite：TensorFlow Lite 是一个轻量级的机器学习框架，可以将 TensorFlow 模型转换为嵌入式设备上使用的格式。它支持多种嵌入式设备，如 Android、iOS、微控制器等。
2. TensorFlow.js：TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，可以将 TensorFlow 模型转换为浏览器中使用的格式。它可以用于前端开发，实现模型驱动的交互式应用程序。
3. PyTorch：PyTorch 是一个开源的机器学习框架，可以用于模型训练和部署。它支持将模型转换为嵌入式设备上使用的格式，如 Raspberry Pi 和 NVIDIA Jetson 系列设备。
4. ONNX Runtime：ONNX Runtime 是一个开源的机器学习框架，可以将多种模型格式转换为 ONNX 格式，并在嵌入式设备上运行。它支持多种嵌入式设备，如 Android、iOS、微控制器等。
5. TensorFlow Lite Micro：TensorFlow Lite Micro 是一个轻量级的机器学习框架，专为嵌入式设备设计。它可以将 TensorFlow 模型转换为嵌入式设备上使用的格式，并提供高效的运行时环境。
6. TensorFlow Embedded：TensorFlow Embedded 是一个开源的机器学习框架，专为嵌入式设备设计。它可以将 TensorFlow 模型转换为嵌入式设备上使用的格式，并提供高效的运行时环境。
7. CMSIS-NN：CMSIS-NN 是一个开源的机器学习框架，专为嵌入式设备设计。它可以将 TensorFlow 模型转换为嵌入式设备上使用的格式，并提供高效的运行时环境。

以上是一些常用的工具，可以帮助您将模型驱动开发与嵌入式工作结合使用。