欢迎来到 TensorFlow Mobile 模型转换课程！本教程将带你了解如何将训练好的 TensorFlow 模型部署到移动设备上，让你的AI能力触手可及。💡
1. 模型转换基础 📚
TensorFlow Lite：专为移动设备优化的轻量级解决方案
TensorFlow Lite Logo转换工具：使用
tflite_convert实现模型量化与转换tflite_convert --graph_def_file=model.pb --output_file=model.tflite支持格式：
✅.pb文件
✅ SavedModel 格式
🚫 不支持自定义算子（需通过 TensorFlow Lite 联合编译扩展）
2. 移动端部署实战 📱
Android 集成
- 在 Android Studio 中添加 TensorFlow Lite 插件
- 使用
ModelLoader加载.tflite文件 - 调用
Interpreter实现推理加速 📈
iOS 集成
- 通过 CocoaPods 安装
TensorFlowLiteSwift - 配置 Xcode 项目 查看详细文档
- 利用
TFLiteInterpreter优化内存占用 🧠
3. 性能优化技巧 🔧
- 量化训练：减少模型体积 4-5 倍 📦
- 剪枝策略：移除冗余权重，提升推理速度 ⚡
- 动态张量：适应移动端内存管理需求 🔄
4. 常见问题排查 🚨
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型加载失败 | 检查文件路径是否正确 参考指南 |
| 推理耗时过高 | 启用 GPU/NNAPI 加速 查看配置教程 |
| 内存占用过高 | 使用 TensorFlow Lite 联合编译定制模型 |
5. 进阶学习建议 🚀
- 深入了解 TensorFlow Lite 微型模型
- 探索移动端模型压缩技术 点击展开
- 关注 TensorFlow Mobile 最新动态