TensorFlow 边缘优化旨在提高机器学习模型在边缘设备上的运行效率。以下是一些关键的优化策略：
常见优化策略
- 模型压缩：通过剪枝、量化等方法减小模型尺寸，提高推理速度。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型，保持性能的同时减小模型复杂度。
- 模型加速：使用TensorFlow Lite等工具优化模型，使其能够在边缘设备上快速运行。
优化工具和资源
- TensorFlow Lite：适用于移动和嵌入式设备的轻量级TensorFlow解决方案。
- TensorFlow Model Optimization Toolkit（TFOpt）：提供了一系列模型优化工具和API。
扩展阅读
- TensorFlow Edge：了解更多关于TensorFlow在边缘设备上的应用。
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