TensorFlow提供了一些方法来将模型部署到嵌入式设备上。以下是一些常见的方法：
1. TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一个用于部署机器学习模型到移动设备、嵌入式设备和物联网设备的轻量级解决方案。它可以将训练好的TensorFlow模型转换为一个更小、更快、更适合在资源受限设备上运行的模型。
2. TensorFlow Lite for Microcontrollers：这是一个专门针对微控制器的版本，它可以在资源受限的设备上运行。它提供了一个C++库，可以通过Arduino IDE或其他开发环境进行部署。
3. TensorFlow Lite for Edge TPU：Edge TPU是一款专门用于在边缘设备上加速机器学习推断的硬件加速器。
4. TensorFlow.js：如果你的嵌入式设备可以运行JavaScript，你还可以考虑使用TensorFlow.js来部署模型。TensorFlow.js可以在浏览器中运行，也可以在Node.js环境中运行。
这些方法可以根据你的设备和需求选择合适的部署方式。TensorFlow Lite通常是最常用的部署方式，因为它提供了一种轻量级且高效的解决方案。