TensorFlow Lite 模型转换教程 📚

欢迎阅读 TensorFlow Lite 模型转换指南！通过本教程，您将学习如何将 TensorFlow 模型转换为轻量级的 TensorFlow Lite 格式，以便在移动设备或嵌入式系统上部署。✨

🧰 转换流程概览

1. 准备模型
   确保您的模型已保存为 .h5 或 .pb 格式。
   ✅ 查看 TensorFlow 模型保存指南 了解更多。

2. 安装工具
   使用 pip 安装 TensorFlow Lite 转换器：

   pip install tflite-converter
   

3. 执行转换
   通过命令行工具 tflite_convert 进行转换：

   tflite_convert --graph_def_file=model.pb --output_file=model.tflite --input_format=graph_def --output_format=tflite
   

4. 优化模型
   使用 --optimizations 参数启用量化或剪枝：

   tflite_convert ... --optimizations=ARITHMETIC_OPS
   

📌 注意事项

⚠️ 转换前请确认模型兼容性，部分层可能需要调整。
⚠️ 了解更多优化技巧 或查看常见问题解答。

📷 图片展示

🚀 下一步建议

• 探索 TensorFlow Lite 项目主页 获取更多资源
• 尝试在移动端运行转换后的模型，体验轻量化优势 📱

如需进一步帮助，请随时提问！💡