TensorFlow Lite 模型转换指南 🔄

TensorFlow Lite 通过模型转换将 TensorFlow 模型部署到移动设备和嵌入式系统。以下是关键步骤与资源：

1. 模型准备 📁

• 确保模型为 SavedModel 格式或 .pb 文件
• 使用 tf.saved_model.save() 导出模型
• 检查模型是否支持量化（如 post_training_quantize）

2. 转换工具 🛠️

• 安装 TensorFlow Lite 转换器：

  pip install tflite-converter
  

• 基础转换命令：

  tflite_convert --graph_def_file=model.pb --output_file=model.tflite
  

• 建议参考 官方转换工具文档 获取完整参数列表

3. 优化技巧 🚀

• 量化：通过 --input_type=int8 实现量化压缩
• 剪枝：使用 --prune 参数移除冗余节点
• 模型大小分析：转换后使用 model_size.py 工具评估体积

4. 验证模型 🧪

• 使用 TensorFlow Lite Interpreter 测试转换后的模型
• 验证精度损失：

  interpreter.set_tensor(input_index, input_data)
  interpreter.invoke()
  output_data = interpreter.get_tensor(output_index)
  

• 对比原始模型与转换后模型的输出差异

TensorFlow_Lite_Model_Conversion

5. 常见问题 ❓

• 问题：转换后模型推理速度变慢？
  • 解决方案：检查是否启用 GPU加速 或 NNAPI 后端
• 问题：模型精度下降？
  • 解决方案：尝试使用 --allow_float32 参数保留部分浮点运算

如需深入学习，可访问 TensorFlow Lite 官方文档 获取完整指南。