TensorFlow 边缘设备模型转换指南 📚

欢迎使用 TensorFlow Edge 文档的模型转换部分！本指南将帮助您将训练好的模型转换为适合部署在边缘设备（如手机、嵌入式系统）的轻量级格式。🚀

转换流程概览 🧭

1. 安装依赖
   确保已安装 TensorFlow Lite Converter 工具：

   pip install tflite-converter
   

2. 加载模型
   使用 tf.saved_model.load 加载训练好的 SavedModel 格式模型。🧠

3. 转换模型
   通过 TFLiteConverter 将模型转换为 .tflite 文件。🔧
   示例代码：

   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_path')
   tflite_model = converter.convert()
   

4. 保存输出
   将转换后的模型保存至目标路径：

   with open('converted_model.tflite', 'wb') as f:
       f.write(tflite_model)
   

优化建议 📈

• 量化模型：通过量化减少模型体积，提升推理速度。
  了解更多 → /tensorflow_edge_docs/quantization
• 剪枝与压缩：移除冗余计算，降低资源占用。
  查看教程 → /tensorflow_edge_docs/pruning

可视化示例 🖼️

如需进一步了解边缘设备优化，请访问 TensorFlow Edge 概述页。