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TensorFlow Lite 图像分类教程 📸

欢迎来到TensorFlow Lite图像分类教程！本教程将指导您如何使用TensorFlow Lite在移动设备上实现高效的图像分类模型。🚀

快速入门步骤

1. 准备环境
   确保已安装TensorFlow Lite库。

   

2. 加载模型
   使用tf.lite.Interpreter加载预训练的TensorFlow Lite模型，例如：

   interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="mobilenet_v2.tflite")
   interpreter.allocate_tensors()
   

3. 预处理输入
   将图像转换为模型所需的格式（如缩放至224x224像素，归一化等）。

   

4. 执行推理
   通过interpreter.invoke()进行预测，并解析输出结果。

   

5. 显示结果
   根据输出概率选择置信度最高的类别标签。

   _, indices = interpreter.get_output_details()
   result = indices[0].astype(int)
   print("预测结果:", result)
   

扩展学习

• 阅读TensorFlow Lite官方文档深入了解API细节
• 探索图像分类模型优化技巧提升性能
• 尝试自定义数据集训练实践

技术亮点

✅ 轻量级模型设计
✅ 实时推理能力
✅ 跨平台部署支持
✅ 低功耗运行特性

如需查看完整示例代码，点击此处获取 📁