TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统优化。本教程将带你一步步完成模型转换，并探索其应用场景。🔧

1. 安装依赖 📦

在开始之前，请确保已安装以下工具：

  • TensorFlow 2.x（主框架）
  • TensorFlow Lite Converter（转换工具）
  • Python 3.7+（开发环境）
pip install tensorflow

2. 转换模型流程 ⚙️

  1. 导出 Keras 模型
    使用 model.save() 方法保存训练好的模型，例如： 

    model.save('my_model.h5')

  2. 使用 TFLite Converter
    通过命令行或 Python API 调用转换工具： 

    tflite_convert --input_type float32 --output_type float32 --output_file my_model.tflite

  3. 优化模型性能
    可使用 quantize 功能减少模型体积：

    TensorFlow_Lite

  4. 测试转换后的模型
    在设备端运行推理以验证兼容性 🧪

3. 实用技巧 💡

  • 模型量化：通过降低精度提升运行效率
  • 支持的硬件：适用于 Android、iOS、嵌入式设备
  • 性能监控：使用 tensorflow.lite.python.interpreter 分析推理速度

4. 拓展学习 🔗

想深入了解 TensorFlow Lite 的架构？
点击此处查看 TensorFlow Lite 概述教程

或探索更多实战案例：
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