TensorFlow Lite 模型转换指南 📚

TensorFlow Lite 是轻量级的机器学习框架，适用于移动设备和嵌入式系统。以下是如何使用 TensorFlow Lite 进行模型转换的步骤：

1. 准备模型
   确保你的模型已训练完成，并保存为 .h5 或 .pb 格式。
   📌 示例：使用 TensorFlow Lite 模型转换工具 可以将 Keras 模型转换为 TFLite 格式。

2. 安装依赖
   安装 TensorFlow Lite 转换器工具：

   pip install tensorflow
   

3. 转换流程
   使用以下命令将模型转换为 TFLite 格式：

   tflite_convert --graph_def_file=model.pb --output_file=model.tflite --input_format=graph_def --output_format=tflite
   

4. 优化模型
   可选：使用量化工具减少模型大小，提升推理速度。
   📌 了解 TensorFlow Lite 优化技巧 以进一步优化模型性能。

5. 部署与测试
   将转换后的 .tflite 文件部署到目标设备，并使用 TensorFlow Lite API 进行测试。

如需深入学习 TensorFlow Lite 的使用，可访问 TensorFlow Lite 官方文档 获取更多示例和教程。