TensorFlow Lite 提供多种优化技术，帮助模型在移动/嵌入式设备上实现高性能与低资源占用。以下是关键优化方向：

1. 模型量化 ⚡

通过将模型权重从 32 位浮点数转换为 8 位整数，显著降低模型体积与推理耗时。

  • 量化方式：动态量化（Dynamic Quantization）、静态量化（Static Quantization）
  • 效果：通常减少模型大小 4 倍，推理速度提升 2-3 倍
模型量化

2. 模型剪枝 📊

移除模型中冗余的权重参数，减少计算量与内存占用

  • 剪枝类型：结构化剪枝、非结构化剪枝
  • 工具支持：通过 tensorflow.lite.tools.optimize 实现
模型剪枝

3. 转换工具 📦

使用 TensorFlow Lite Converter 将训练好的模型转换为 Lite 格式

  • 支持量化配置
  • 自动优化模型结构
  • 可指定目标设备特性（如 Cortex-M 系列）
TensorFlow Lite Converter

4. 优化建议 ✅

  • 对量化敏感的模型需进行量化校准
  • 使用 --enable_float16 参数启用混合精度
  • 针对边缘设备选择合适优化策略
  • 参考 官方优化文档 获取完整 API 说明

📌 优化后建议通过 TensorFlow Lite Benchmarking 工具 验证性能表现

优化技巧