优化TensorFlow Lite模型可显著提升移动/嵌入式设备的推理性能与效率。以下是关键方法：
1. 模型量化🧠
- 静态量化：通过工具
tf.lite.TFLiteConverter将模型转换为8位整型 - 动态量化：支持浮点数到8位的实时转换
- 量化感知训练：在训练阶段模拟量化效果
2. 模型剪枝✂️
- 移除冗余权重降低模型体积
- 使用
prune_weights函数进行剪枝操作 - 剪枝后需重新训练模型以保持精度
3. 优化工具⚡
- TensorFlow Lite Converter：模型转换与优化首选工具
- 模型分析器：可检查模型性能瓶颈
- 使用
optimize_graph函数进行图优化
4. 性能提升技巧📈
- 启用GPU加速（Android设备）
- 使用
delegate参数配置硬件加速 - 优化输入预处理流程
📌 建议结合模型转换最佳实践进行系统性优化，可获得更优效果。