🧠 TensorFlow Lite 性能优化指南

1. 模型优化核心策略

• 量化：使用 tensorflow.lite量化工具 将浮点模型转换为整数模型（⚡️TensorFlow_Lite_Quantization）
• 剪枝：通过 tensorflow.lite剪枝API 删除冗余权重（✂️Model_Pruning_Techniques）
• 内存优化：启用 tensorflow.lite内存共享 功能减少GPU内存占用（💾Memory_Management_Guide）
• 自定义算子：用C++实现高频运算逻辑提升效率（🛠️Custom_Operators_Tutorial）

2. 部署优化技巧

• GPU加速：配置 tensorflow.liteGPU支持 提升推理速度（🎮GPU_Acceleration_Overview）
• 多线程处理：启用 tensorflow.lite多线程模式 并行处理任务（🧵Multi_Threaded_Processing）
• 模型压缩：使用 tensorflow.lite压缩工具 减少模型体积（📦Model_Compression_Tools）

3. 性能调优工具

• Profiler：通过 tensorflow.lite性能分析器 监控实时运行状态（📊Performance_Profiler_Usage）
• Benchmark：运行 tensorflow.lite基准测试 比较不同优化方案（📈Benchmarking_Methods）
• TensorBoard：可视化优化前后模型指标变化（📊TensorBoard_Insights）

⚠️ 优化建议需结合具体硬件平台测试，推荐参考 TensorFlow Lite官方文档 获取最新信息