欢迎查阅 TensorFlow Lite 的 API 参考文档！以下是核心功能与接口说明：

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模型优化 🚀

TensorFlow Lite 提供以下优化工具：

  • 量化：通过 tf.lite.TFLiteConverter 实现模型压缩
    量化
  • 剪枝：使用 tf.lite.Optimize 参数启用稀疏训练
  • 转换器配置：tf.lite.TFLiteConverter 支持自定义量化方案

📌 量化可降低模型体积 4-5 倍，但需注意精度损失风险

TensorFlow Lite 支持的 API 📦

接口名称 功能描述 示例
Interpreter 运行量化模型 interpreter = Interpreter(model_path="model.tflite")
optimize 启用优化选项 converter.optimizations = [optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]
Tensor 操作模型数据 tensor = interpreter.tensor(input_index)

💡 使用 Interpreter 时需确保设备支持 ARM64 架构

扩展阅读 🌐

想深入了解 TensorFlow Lite 的使用？请访问：
🔗 TensorFlow Lite 官方文档

📖 文档包含 C++/Java/Kotlin 多种语言实现示例

TensorFlow_Lite_API_Reference