TensorFlow Lite 提供多种优化技术，帮助提升模型在移动设备和嵌入式平台的性能与效率。以下是关键优化方向：
1. 模型量化 ✅
通过将模型权重从 32 位浮点数转换为 8 位整数，显著减少模型体积和推理耗时：
- INT8 量化：适用于大多数场景，降低 4 倍存储空间
- 动态量化：仅量化除激活外的权重
- 量化感知训练：在训练阶段模拟量化效应
⚠️ 量化后需通过 TensorFlow Lite 转换工具 验证精度
2. 模型剪枝 🧹
移除冗余计算单元，优化模型结构：
- 结构化剪枝：整行/整列权重归零
- 非结构化剪枝：单个权重值过滤
- 工具支持：使用 TensorFlow Model Optimization 库
3. 硬件加速 🚀
利用设备特性提升推理速度：
- GPU 加速：通过 GPUDelegate 实现
- NNAPI 加速：调用设备原生神经网络API
- 量化与加速结合：推荐使用 Quantization-aware training 配合硬件加速
4. 代码优化 🧠
- 使用 TensorFlow Lite Micro 进行微控制器优化
- 启用 TensorFlow Lite 优化器 自动简化计算图
- 启用 浮点优化 减少精度损失
5. 部署优化 🔧
- 使用 TensorFlow Lite 优化工具 分析模型
- 启用 GPU 加速 和 NNAPI
- 配置 内存优化 减少RAM占用
需要进一步了解优化工具使用方法？点击此处查看详细文档 👉