模型部署问题
如何将TensorFlow模型集成到Android项目？
使用TensorFlow Lite工具包，通过model converter将训练好的模型转换为.tflite格式，再通过TensorFlow Lite Interpreter加载运行。模型运行时崩溃怎么办？
检查模型文件是否完整，确认输入输出张量维度与代码匹配。参考官方文档中的调试指南。
性能优化技巧
- 减少内存占用：启用TensorFlow Lite量化技术，降低模型精度以换取更小体积和更快推理速度
- 提升推理速度：使用
GPU Delegate或NNAPI加速，需在AndroidManifest.xml中声明相应权限
兼容性问题
- 不同Android版本支持？
TensorFlow Lite支持API 21+，建议在Android Studio中使用最新SDK版本进行测试
开发工具推荐
- TensorFlow Mobile：包含Android端模型转换和部署工具
- Android开发者指南：获取更多关于NDK和SDK的使用技巧
如需完整示例代码，可访问官方GitHub仓库查看Android项目模板 📚