TensorFlow Lite 导出指南 📌

TensorFlow Lite 提供了多种模型导出方式，帮助开发者将训练好的模型部署到移动设备或嵌入式系统。以下是关键步骤与注意事项：

1. 模型格式转换
   使用 tf.lite.TFLiteConverter 将 Keras 模型转换为 TFLite 格式：

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

   📄 查看官方文档示例

2. 优化模型性能
   启用量化与剪枝：

   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   

   🔧 了解优化配置详情

3. 验证导出模型
   通过 tf.lite.Interpreter 验证模型功能：

   interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
   interpreter.allocate_tensors()
   

   📈 分析模型性能指标

tensorflow lite export flow

如需进一步了解模型转换参数，点击此处查看完整指南 ✅