欢迎访问 TensorFlow Lite 模型转换指南！本教程将帮助你了解如何将 TensorFlow 模型转换为轻量级格式，以便在移动设备或嵌入式系统上高效运行。🛠️

🧠 转换流程概览

  1. 模型准备
    确保你的模型已训练完成并保存为 .h5 或 .pb 格式。

    TensorFlow_Lite_Convert

  2. 使用 TFLite Converter 工具
    通过 tf.lite.TFLiteConverter 进行转换，支持 Python 和命令行接口。
    示例代码： 

    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

  3. 优化模型性能
    启用量化（Quantization）和剪枝（Pruning）以减小模型体积。

    Model_Optimization_Tutorial

  4. 验证转换结果
    使用 tf.lite.Interpreter 测试转换后的模型准确性。
    📌 点击此处了解详细验证方法

📁 转换工具推荐

  • Python API：适合开发者直接集成到代码中
  • 命令行工具：适用于快速转换和批量处理
  • Android Studio 插件：可视化转换流程（了解更多）

📝 常见问题解答

  • Q: 转换后模型精度下降怎么办？
    A: 尝试启用浮点量化或调整转换参数。

  • Q: 如何支持自定义算子？
    A: 需要编写自定义算子实现并配置 delegate 选项。

  • Q: 是否支持 TensorFlow 2.x？
    A: 完全支持，推荐使用最新版本的 TensorFlow。

📚 扩展学习

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