🧠 TensorFlow Lite 教程：轻量级模型部署入门

欢迎来到 TensorFlow Lite 教程！本教程将带你了解如何在移动设备或嵌入式系统上部署机器学习模型，使用 📱 智能手机、IoT 设备等场景。

🛠️ 1. 安装与配置

安装 TensorFlow Lite 库：
```
pip install tflite-runtime
```
配置开发环境：
- Android：查看官方文档
- Linux：访问 TensorFlow Lite 安装指南
- macOS：下载预编译工具包

📱 2. 使用 TensorFlow Lite 部署模型

步骤一：模型转换

使用 TFLiteConverter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式：

import tensorflow as tf  
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)  
tflite_model = converter.convert()

📌 注意：确保模型已量化以优化性能！

步骤二：在设备端运行

Android 示例：点击查看完整代码
其他平台：访问 TensorFlow Lite 运行指南

⚠️ 3. 部署注意事项

硬件兼容性：部分设备需要 ARM64 架构支持
内存限制：优化模型大小以适应嵌入式设备
实时性：使用 lite 模式提升推理速度

📚 4. 扩展阅读

TensorFlow_Lite

Model_Deployment