TensorFlow Lite 是谷歌推出的轻量化机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。以下是开发者常用的工具推荐：
📚 1. TensorFlow Lite Converter
用于将训练好的 TensorFlow 模型转换为 Lite 格式，支持量化压缩和优化。
👉 了解更多转换技巧
🔧 2. TensorFlow Lite Model Optimization Toolkit
提供工具链优化模型性能，包括量化、剪枝和浮点到整型转换。
💡 适用场景：降低模型体积以适应资源受限设备
📱 3. TensorFlow Lite Micro
专为微控制器（如 ESP32、STM32）设计的嵌入式开发工具，支持 C 语言。
🔗 查看嵌入式开发示例
🐍 4. TensorFlow Lite for Python
通过 tflite_runtime 库实现 Python 环境下的 Lite 模型推理，适合快速原型开发。
📂 示例代码：import tensorflow.lite as tflite
📈 5. TensorFlow Lite Model Maker
简化模型训练流程，支持使用自定义数据集微调预训练模型。
📊 特点：内置数据增强、量化感知训练等功能
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