TensorFlow Lite 基准测试用于评估模型在移动设备或嵌入式环境中的性能表现，包括推理速度、内存占用及能耗等指标。以下是关键内容：

1. 基准测试工具

  • benchmark工具：内置的性能分析工具，支持自动运行测试
  • NNAPI支持：可检测设备是否启用硬件加速
  • --use_nnapi参数：启用神经网络API进行更精准的性能评估
  • --warmup_runs参数：指定预热运行次数以稳定结果 📊

2. 测试指标说明

指标 描述 单位
FPS 每秒帧数 帧/秒
MB/s 内存带宽 兆字节/秒
mW 功耗 毫瓦

3. 执行流程 ✅

  1. 安装 TensorFlow Lite 工具链（点击查看安装指南）
  2. 准备测试模型（推荐使用 mobilenet_v2）
  3. 运行基准测试命令： 
    tensorflow-lite-benchmark --model_file=model.tflite
  4. 分析输出结果并优化模型

4. 测试结果可视化

TensorFlow Lite Benchmark Result
*图示：典型测试结果展示*

5. 扩展阅读 🔍

通过基准测试，开发者可精准定位性能瓶颈，为模型部署提供数据支持 📈