TensorFlow Lite 的 events 模块主要用于记录和分析模型在移动端的运行状态，帮助开发者调试性能、优化推理流程。以下是其核心功能与应用场景：
📌 主要事件类型
- 模型加载事件：记录模型初始化和加载过程中的关键指标
- 推理执行事件：追踪每轮推理的耗时与资源占用
- 内存使用事件：监控运行时内存分配与释放
- 自定义事件：支持开发者添加特定业务逻辑的监控数据
🧠 应用场景
- 性能调优：通过分析事件数据优化模型效率
- 故障排查：定位推理延迟或崩溃原因
- 可视化监控：集成工具生成实时运行报告
如需深入了解事件数据格式或使用示例，可访问 TensorFlow Lite 文档中心 获取详细指南。