TensorFlow Lite 部署示例指南 🤖

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。以下是常见的部署示例场景：

常见部署场景 ✅

• 移动端应用：如 Android App、iOS App，使用 TensorFlow Lite 进行实时图像识别
• 嵌入式系统：部署到 Raspberry Pi、Arduino 等硬件平台
• Web 浏览器：通过 WebAssembly 运行 TensorFlow Lite 模型

使用示例 📚

1. Android 集成
   参考 TensorFlow Lite 官方文档 了解如何将模型嵌入 Android 项目
2. Python 代码示例 ```python import tensorflow as tf interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") interpreter.allocate_tensors() ```
3. 模型优化技巧
   • 使用 TensorFlow Lite Converter 进行量化压缩
   • 针对目标设备选择合适的优化策略（如 INT8、float16）

扩展阅读 🔍

• TensorFlow Lite 模型部署教程
• TensorFlow Lite 与边缘计算
• 模型性能调优指南

📌 通过上述示例，您可以快速上手 TensorFlow Lite 在不同场景的部署。需要进一步帮助请参考本站相关文档！