优化的重要性
✅ 轻量化模型：TensorFlow Lite 的优化核心在于降低模型体积，提升移动端部署效率
✅ 资源节省：通过量化、剪枝等技术减少内存与计算资源占用
✅ 用户体验：优化后的模型可实现更快推理速度，降低设备功耗
常用优化方法
量化（Quantization）
将浮点运算转换为整数运算，如INT8或UINT8量化剪枝（Pruning）
移除模型中冗余的权重，如结构化剪枝或非结构化剪枝模型压缩
使用知识蒸馏或量化感知训练缩小模型规模
性能提升技巧
- 启用
GPU/TPU加速以提升推理速度 - 优化
输入预处理流程，减少不必要的数据转换 - 利用
TensorFlow Lite Optimizer工具链自动优化模型
部署优化实践
- 使用
Android NN或iOS Metal适配移动端硬件 - 配合
ONNX Runtime实现跨平台性能优化 - 了解更多请访问：/tensorflow-lite/quick_start
扩展阅读
🔗 TensorFlow Lite 官方优化文档
🔗 模型优化案例研究