TensorFlow Lite 模型转换指南 ✅

TensorFlow Lite 是轻量化机器学习框架，适用于移动端和嵌入式设备。模型转换是将训练好的 TensorFlow 模型部署到这些设备的关键步骤。以下是转换流程详解：

1. 转换前准备

• 确保模型为 SavedModel格式 或 Keras 模型
• 安装必要工具：tensorflow 和 tensorflow-lite 库
• 验证模型输入输出维度是否匹配设备需求 📊

2. 转换工具选择

官方工具链

• 使用 tf.lite.TFLiteConverter 实现 Python API 转换
• 支持量化、整型转换等优化选项 ♻️

第三方工具

• TFLiteConverter CLI 命令行版本
• Model Converter UI 图形化界面工具

3. 转换步骤

1. 加载模型：model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
2. 配置转换参数：

   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   

3. 生成 TFLite 模型：tflite_model = converter.convert()
4. 保存文件：with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)

4. 优化策略

• 量化：减少模型精度以降低内存占用 📉
• 剪枝：移除冗余计算节点 🧹
• 转换为 INT8：提升推理速度 ⏱️
• 使用静态形状：避免运行时维度错误 ❌

5. 验证模型

• 使用 TensorFlow Lite Interpreter 测试转换后的模型
• 通过 Model Viewer 检查模型结构 🧪

如需深入了解转换工具选项，可访问 TensorFlow Lite 工具推荐页面 获取详细说明。转换过程中遇到问题？请参考 常见错误排查指南 获取帮助。