TensorFlow Lite 模型优化是提升移动和嵌入式设备上机器学习模型性能的关键过程。以下是一些优化模型的常见方法：

1. 量化

量化是将浮点数转换为整数的过程，可以减少模型的内存占用和计算量。TensorFlow Lite 支持动态和静态量化。

2. 压缩

通过减少模型的大小，可以提高模型的部署速度。常见的方法包括剪枝和权重共享。

3. 加速

使用 TensorFlow Lite 的优化工具，如 NNAPI（神经网络 API）和 GPU 加速，可以显著提高模型的推理速度。

4. 模型融合

将多个模型合并成一个，可以减少推理时间和内存占用。

图片示例

模型优化示例

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