TensorFlow Lite 教程：轻量级机器学习模型部署 🤖

TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统优化。以下是如何使用 TensorFlow Lite 的简明指南：

1. 快速入门

• 安装 TensorFlow Lite 库：点击此处下载最新版本
• 集成到项目中：支持 Android、iOS、Linux、Windows 等平台
• 示例代码：

  import tflite_runtime.interpreter as tfi
  interpreter = tfi.Interpreter(model_path='model.tflite')
  interpreter.allocate_tensors()
  

2. 模型转换流程

• 使用 tflite_convert 工具将 TensorFlow 模型转换为 Lite 格式
• 关键步骤：
  • 量化模型以减小体积 📦
  • 优化图结构 📊
  • 生成 .tflite 文件 💾

3. 运行时功能

• 支持 CPU/GPU/NNAPI 加速 🚀
• 实时推理与内存管理 🧠
• 与 Android Studio 的集成支持 📱

4. 扩展学习

• 深入了解模型优化：查看官方文档
• 探索 TensorFlow Lite 与其他框架的对比：点击此处
• 获取常见问题解决方案：进入 FAQ 页面

如需进一步实践，建议从 TensorFlow Lite 快速启动指南 开始。