TensorFlow Lite Library 是 TensorFlow 团队专为移动和边缘设备设计的轻量级机器学习框架。它旨在提供高效、可扩展且易于使用的机器学习解决方案，以实现设备上的实时智能。

主要特性

  • 跨平台支持：TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 和各种边缘设备，如 Raspberry Pi。
  • 高效的推理速度：TensorFlow Lite 提供了多种优化选项，如量化、内核优化和模型剪枝，以加速模型推理。
  • 易于使用：TensorFlow Lite 提供了简单易用的 API，方便开发者快速将机器学习模型部署到设备上。

如何开始

  1. 安装 TensorFlow Lite：在 TensorFlow Lite 官方网站 上下载并安装 TensorFlow Lite。
  2. 准备模型：将您的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
  3. 集成到应用程序：使用 TensorFlow Lite 的 API 将模型集成到您的应用程序中。

示例代码

import tensorflow as tf


interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite')

# 设置输入和输出张量
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 执行推理
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

扩展阅读

TensorFlow_Lite