TensorFlow Lite 是专为移动和嵌入式设备设计的轻量级机器学习框架，其操作支持分为以下几类：

1. 核心支持操作 ⚙️

  • 基本算子：如加减乘除、激活函数（ReLU, Sigmoid）等，均支持高效运行
  • 卷积与池化：支持 2D/3D 卷积、最大池化、平均池化等常见操作
  • 矩阵运算：包括矩阵乘法（MatMul）、转置（Transpose）等

2. 高级支持操作 🌐

  • 归一化层（BatchNorm）：优化移动端推理性能
  • 循环操作：如 LSTM、GRU 等 RNN 算子（需量化后支持）
  • 融合操作：支持将多个算子合并为一个（如 Conv+ReLU+Pool）

3. 自定义操作 💡

  • 通过 Custom Op 接口实现设备特有功能（如 GPU 加速）
  • 需要注册到 TensorFlow Lite 的 Delegate 系统

📌 扩展阅读：

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注意：部分操作（如 BN）需在训练时使用 quantization 工具进行转换，才能在 Lite 中运行。更多细节可查看 量化指南。

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