TensorFlow Lite API 参考指南 📚

TensorFlow Lite 是轻量级的机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。以下是 API 参考的核心内容概览：

1. 主要模块

• Interpreter API：用于加载和运行量化模型
• Custom Ops：自定义算子开发接口
• Model Optimization：模型压缩与转换工具
• Integration Guides：与Android/iOS等平台的集成方案

2. 常用 API 示例

# 创建 Interpreter 实例
interpreter = Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入/输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 运行推理
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], np.array(input_data, dtype=np.float32))
interpreter.invoke()

📌 详细用法请参见：/tensorflow/lite/guide/inference

3. 扩展阅读

• 📖 TensorFlow Lite 文档首页
• 🛠️ 模型转换工具使用指南
• 🌐 API 参考完整列表

4. 开发资源

• GitHub 仓库（含最新源码）
• 社区论坛（技术问题讨论）

💡 如需可视化模型执行流程，可查看：/tensorflow/lite/guide/ops