TensorFlow Lite 转换指南 📚

TensorFlow Lite 是谷歌推出的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统设计。以下是将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式的步骤指南：

🧰 转换流程概览

1. 模型优化
   使用 tf.lite.Optimize 选项优化模型，例如：

   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/model')
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   

   

2. 转换工具
   通过 TFLiteConverter 进行转换：

   tflite_convert --input_model=model.h5 --output_file=model.tflite
   

   转换后的 .tflite 文件可通过 TensorFlow Lite 教程 进一步部署。

3. 量化与压缩
   启用量化以减小模型体积：

   converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
   

   

⚠️ 注意事项

• 确保模型已导出为 SavedModel 格式
• 检查目标平台的硬件支持（如 CPU/GPU/NNAPI）
• 使用 --experimental_new_buffer 参数优化内存分配

📈 性能调优建议

• 通过 TensorFlow Lite 性能分析工具 检测推理延迟
• 尝试 tf.lite.TFLiteConverter 的 prune 功能移除冗余层
• 参考 TensorFlow Lite 优化指南 获取更多技巧

如需了解 TensorFlow Lite 的详细用法，可访问 TensorFlow Lite 官方文档 获取最新信息。