TensorFlow Lite 是轻量化机器学习框架，适合部署在移动设备或嵌入式系统。本文将带你完成模型转换流程，包含关键步骤与注意事项！

🧰 转换步骤概览

  1. 准备模型
    确保你的 TensorFlow 模型已训练完成并保存为 .h5 或 .pb 格式。

    TensorFlow_Lite

  2. 安装工具
    使用 pip 安装 TensorFlow Lite 转换器： 

    pip install tflite-converter

  3. 转换模型
    执行转换命令： 

    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：使用优化工具减少模型大小，例如：

    Model_Conversion
    ```bash python optimize_model.py --input model.tflite --output optimized_model.tflite ```

⚠️ 注意事项

  • 模型需为静态图（冻结变量），可通过 tf.saved_model 导出。
  • 转换后需测试模型性能，使用 TensorFlow Lite 测试工具 验证。
  • 优化模型时注意精度与速度的平衡，避免过度压缩导致效果下降。

📚 扩展阅读

点击查看 TensorFlow Lite 模型优化详解
了解如何部署模型到移动端

📷 图片示例

Optimization_Tips
（图示：模型优化前后对比）