TensorFlow Lite 转换器是将 TensorFlow 模型转换为轻量级格式以在移动设备或嵌入式系统上运行的核心工具。以下是关键步骤与注意事项：

1. 转换流程概览 🔄

  • 模型准备：确保模型已训练并保存为 .h5 或 .pb 格式
  • 转换工具选择：使用 TensorFlow Lite 转换器 或 Python API
  • 优化配置：通过量化、剪枝等技术减少模型体积
  • 验证输出：检查转换后的 .tflite 文件是否可运行
TensorFlow_Lite_Converter

2. 常见问题与解决方案 💡

  • 错误：模型无法加载
    检查模型路径是否正确，确保使用 --input 参数指定模型文件
  • 优化失败
    尝试降低量化精度（如使用 --float 选项）或检查模型兼容性
  • 内存不足
    通过 --input_type 指定模型类型，或分割转换任务

3. 延伸阅读 📚

📌 本指南适用于 TensorFlow 2.x 版本，如需旧版本文档请访问对应路径。