要给出“边缘TPU编译器”包含代码示例的解决方法，需要了解边缘TPU编译器的基本概念和使用方法。以下是一个解决方法的示例：

步骤1：了解边缘TPU编译器 首先，你需要了解边缘TPU编译器的基本概念和功能。边缘TPU编译器是一种编译器工具，用于将深度学习模型转换为在边缘设备上运行的优化代码。它可以将模型转换为边缘TPU芯片可以理解和执行的指令集。

步骤2：安装边缘TPU编译器 接下来，你需要安装边缘TPU编译器。你可以从边缘TPU编译器的官方网站或开发者社区获取安装包，并按照其提供的说明进行安装。

步骤3：编写代码 现在，你可以开始编写使用边缘TPU编译器的代码。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.compiler import xla

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 编译模型
compiled_model = xla.compile_model(model)

# 保存编译后的模型
compiled_model.save('compiled_model')

此代码演示了如何使用TensorFlow的XLA编译器来编译模型。首先，使用tf.keras.models.load_model加载预训练的模型。然后，使用xla.compile_model编译模型。最后，使用compiled_model.save保存编译后的模型。

步骤4：运行代码 最后，你可以运行上述代码，并观察边缘TPU编译器的输出结果。确保边缘TPU编译器成功编译模型，并将编译后的模型保存在指定的文件中。

请注意，以上代码示例仅用于演示目的。实际使用时，你需要根据具体的边缘TPU编译器和开发环境进行适当的调整。

希望这个解决方法可以帮助到你！