TensorFlow Lite 优化教程 💡

TensorFlow Lite 提供多种优化技术，可显著提升模型性能和效率。以下是关键优化方法：

1. 模型量化 📏

• INT8/FP16 量化：减少模型大小，加速推理
  • 使用 tf.lite.TFLiteConverter 设置 optimizations=[quantize_aware_training]
  • 示例：模型量化详解

2. 模型剪枝 🧹

• 结构化剪枝：移除冗余权重，降低计算量
• 动态剪枝：根据输入自动调整模型复杂度
  • 参考：剪枝实践指南

3. 内存优化 🧠

• 内存共享技术：减少重复数据存储
• 使用 flatbuffer 格式：更高效的模型存储方式
  • 深入了解：内存管理文档

4. 部署优化 🚀

• GPU/NNAPI 加速：利用设备硬件提升推理速度
• 多线程优化：并行处理请求以提高吞吐量
  • 实践案例：部署优化教程

如需进一步探索 TensorFlow Lite 优化策略，请访问 /tensorflow/tensorflow-lite/ 查看完整文档。