TensorFlow Lite 转换器是将 TensorFlow 模型部署到边缘设备的关键工具，支持将模型转换为轻量化格式以优化推理性能。以下是核心步骤：

1. 安装依赖

pip install tensorflow

确保已安装最新版 TensorFlow，转换器包含在 tensorflow 包中。

TensorFlow_Lite_Converter_Installation

2. 准备模型

  • 导出为 SavedModel 或 Keras 格式
  • 确保模型已通过 tf.lite.TFLiteConverter 支持的 API 构建
    Model_Preparation_TensorFlow

3. 转换流程

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/saved_model')
tflite_model = converter.convert()
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

通过 convert() 方法生成 .tflite 文件，支持量化、整型化等优化选项。

TensorFlow_Lite_Converter_Process

4. 优化建议

  • 启用量化：converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
  • 指定目标平台：converter.target_spec.supported_types = [tf.lite.DataType.INT8]
    Model_Optimization_Tips

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