TensorFlow Lite 是轻量级的机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。优化是提升模型性能、减小体积和降低功耗的关键步骤。以下是一些常见优化方法与资源：
📌 优化方法概览
模型剪枝 🧹
删除模型中冗余的权重，降低计算复杂度。量化技术 🔢
将浮点数转换为低精度整数，减少内存占用。内存优化 🧠
通过内存管理减少设备资源占用，提升运行效率。
🛠 工具与资源
- TensorFlow Lite Converter：将训练好的模型转换为 Lite 格式
- 官方优化文档：深入理解优化策略与实践
- 模型压缩教程：学习更多高级优化技巧
📚 常见问题
Q: 如何选择优化方法？
A: 根据设备性能和应用场景，优先考虑量化与剪枝的组合。Q: 优化是否会影响模型精度？
A: 可能会，建议通过实验评估精度与性能的平衡点。
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