TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于移动和嵌入式设备。以下是对 TensorFlow Lite API 的简要介绍。
安装
要使用 TensorFlow Lite，您需要先安装 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官方网站 获取安装指南。
API 概览
TensorFlow Lite 提供了一系列 API，用于加载、运行和优化模型。
加载模型
使用 load_model 函数可以加载 TensorFlow Lite 模型。
import tensorflow as tf
model = tf.lite.Interpreter(model_content=buffer)
运行模型
加载模型后，可以使用 invoke 方法运行模型。
input_details = model.get_input_details()
output_details = model.get_output_details()
model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
model.invoke()
output_data = model.get_tensor(output_details[0]['index'])
优化模型
TensorFlow Lite 支持多种模型优化技术，如量化、剪枝等。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()
资源
TensorFlow Logo