TensorFlow Lite 是谷歌推出的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统优化。在 Android 平台上，它能够高效运行机器学习模型，实现本地化推理，降低功耗并提升响应速度。以下是关键信息：

🌟 核心优势

  • 轻量化设计：模型体积小，适合移动端部署
  • 高性能推理：支持 GPU/TPU 加速，推理速度提升 10 倍以上
  • 跨平台兼容：与 Android SDK 深度集成，支持 Java/Kotlin 开发
  • 实时性：低延迟推理，适用于 AR/VR、图像识别等场景

🛠️ 开发流程

  1. 模型转换
    使用 tflite_convert 将训练好的模型转换为 TensorFlow Lite 格式

    TensorFlow_Lite_Convert

  2. 模型优化
    通过量化（Quantization）减少模型大小

    Model_Quantization

  3. 集成与部署
    在 Android 项目中添加 TensorFlow Lite 库 

    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly'

  4. 运行模型
    使用 Interpreter 类加载模型并执行推理

    TensorFlow_Lite_Interpreter

📚 扩展学习

📱 示例应用场景

  • 手机端图像分类（如识别照片中的物体）
  • 实时语音识别（如语音助手功能）
  • 移动端图像分割（如 AR 场景中的物体提取）

如需进一步了解 TensorFlow Lite 在 Android 的具体实现，可参考 TensorFlow Lite 官方文档。