TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。以下是关于模型训练的核心内容：
1. 训练流程概览 🚀
- 数据准备：收集并标注训练数据，建议使用 TensorFlow Datasets 工具简化流程
- 模型构建：使用
tf.liteAPI 定义模型结构，支持 Keras 模型转换 - 训练优化：通过量化、剪枝等技术提升模型效率
- 转换导出：将训练好的模型转换为 Lite 格式，使用
tf.lite.TFLiteConverter工具
2. 关键技术点 🔍
- 量化：减少模型大小，降低计算需求
- 剪枝：移除冗余权重，提升推理速度
- 边缘设备部署：支持 Android、iOS、嵌入式系统的本地运行
3. 扩展阅读 📚
通过合理使用 TensorFlow Lite 的训练功能，您可以将复杂的机器学习模型高效部署到资源受限的设备上。如需进一步了解，请查看 模型优化指南 获取实践技巧。