🚀 TensorFlow Lite 部署教程

TensorFlow Lite 是 Google 推出的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。以下是部署 TensorFlow Lite 模型的步骤指南：

📦 步骤概述

1. 模型转换
   使用 TensorFlow Lite 转换器 将训练好的模型转换为 .tflite 格式。

   

2. 模型优化
   通过量化（Quantization）减少模型体积，提升推理速度。

   

3. 平台集成

   • Android：使用 Android Studio 集成指南
   • iOS：通过 Swift/Objective-C 示例
   

4. 运行推理
   在设备端调用模型进行实时预测，参考 API 使用文档 获取代码示例。

   

🌐 扩展阅读

• TensorFlow Lite 官方文档（英文）
• 模型压缩技术详解
• 移动端AI应用案例

⚠️ 注意事项

• 确保设备满足 最低硬件要求
• 使用 模型分析工具 检查转换后的模型性能

如需进一步了解 TensorFlow Lite 的工作原理，可点击 原理深度解析 进入专题页面。