TensorFlow Lite 是谷歌推出的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统设计。它支持高效运行模型，适用于边缘计算场景。

核心特性 ✅

  • 轻量化：模型体积缩小 15-30%，优化移动端部署
  • 跨平台：支持 Android、iOS、Linux、Windows 等操作系统
  • 实时推理：低延迟处理，适合需要即时响应的应用
  • 量化技术：通过 INT8/UINT8 量化降低计算需求

开发资源 📘

TensorFlow_Lite

应用场景 🌍

  • 智能手机上的图像识别
  • IoT 设备的实时数据处理
  • 自动驾驶系统的边缘计算
  • 医疗设备的 AI 部署
机器学习模型

模型优化技巧 🔧

  1. 使用 TensorFlow Lite Converter 进行量化
  2. 启用 GPU/TPU 加速（需在设备端配置）
  3. 采用 模型剪枝 技术
  4. 测试不同 精度模式 的性能差异
模型优化