TensorFlow Lite 提供多种技术手段优化模型在移动设备和嵌入式系统上的运行效率，以下为关键实践：

1. 模型剪枝与量化

  • 模型剪枝：移除冗余权重以减小模型体积 ✅
    模型剪枝
  • 量化技术：将浮点数转换为整数降低计算负载 🔁
    了解更多量化方法
  • 去除冗余操作：通过工具分析并删除未使用的层 ⚙️

2. 内存管理优化

  • 使用 --drop_last 参数减少内存碎片 🧹
  • 启用内存共享机制提升资源利用率 🔄
  • 优化数据类型（如使用 float16 替代 float32）💾

3. 推理加速技巧

  • 启用 GPU/NNAPI 加速（需硬件支持）🔥
    GPU 加速
  • 使用 lite.optimize 工具链进行自动优化 🕹️
  • 配置多线程执行提升吞吐量 🧩

4. 高级优化策略

  • 模型蒸馏：用轻量模型训练重模型以降低复杂度 🌡️
  • 自定义算子：针对特定硬件实现高效运算 🛠️
  • 内存映射：通过 --map 参数优化内存访问模式 🧭

⚠️ 优化需结合具体硬件和应用场景，建议在 TensorFlow Lite 文档中心 获取最新配置指南

性能优化示意图