TensorFlow Lite 是 Google 开发的轻量级机器学习框架，专为在移动设备、嵌入式系统和物联网设备上运行 TensorFlow 模型而设计。它支持多种硬件加速技术，提供高效的模型执行能力，适合资源受限的环境。
主要功能 ✅
- 模型转换：通过
tf.lite.TFLiteConverter将 TensorFlow 模型转换为轻量级格式 - 优化工具：支持量化、剪枝等技术减少模型体积和计算需求
- 跨平台支持：兼容 Android、iOS、Linux、Windows 和 macOS 等操作系统
- 硬件加速：利用 GPU、DSP 和专用芯片提升推理速度
应用场景 🌐
- 移动端应用（如手机摄像头图像识别）
- 嵌入式设备（如智能音箱、无人机）
- 边缘计算场景（实时数据处理与分析）
- 低功耗物联网设备（如传感器网络）
版本信息 📅
当前最新版本为 2.15.0，支持以下特性：
- 改进的模型转换工具链
- 新增对 ARM64 架构的优化
- 更完善的文档和示例代码
扩展阅读 🔍
如需深入了解 TensorFlow Lite 的使用方法，可参考官方指南。