TensorFlow Lite 博客

TensorFlow Lite 是一个专注于移动和嵌入式设备的轻量级深度学习解决方案。它旨在提供高性能的机器学习模型，同时保持低内存和低功耗。

最新动态

模型转换：TensorFlow Lite 支持多种模型格式，包括 TensorFlow、Keras 和 ONNX。这使得您可以将现有的模型轻松迁移到 TensorFlow Lite。
性能优化：我们不断优化 TensorFlow Lite 的性能，使其在移动设备上运行得更快。
工具支持：TensorFlow Lite 提供了一系列工具，如 TensorFlow Lite Converter 和 TensorFlow Lite Interpreter，帮助您开发、测试和部署模型。

例子

以下是一个简单的 TensorFlow Lite 模型转换示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 转换模型到 TensorFlow Lite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 保存模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

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