TensorFlow Lite 是轻量化机器学习框架，适用于移动设备和嵌入式系统。性能优化是提升模型效率的关键步骤，以下为实用技巧：

1. 模型量化 🧮

量化可减少模型大小并加速推理，支持 INT8 和 混合精度。

  • 使用 quantize() 函数进行量化
  • 降低计算精度（如从 FP32 到 INT8）
  • 优化内存占用，适合资源受限设备

2. 内存管理 🧱

高效内存使用可避免崩溃和延迟：

  • 采用 内存优化技巧
  • 减少模型加载时的内存峰值
  • 使用 --model_quantize 参数压缩模型

3. 多线程支持 🔄

利用多核处理器提升推理速度：

  • 启用 多线程处理
  • 配置 num_threads 参数
  • 优化任务调度以减少等待时间

4. 扩展阅读 📚

通过以上方法，可显著提升模型在移动端的运行效率。记得在部署前进行 性能测试 以验证优化效果！