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
Tensorflow_lite_events

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。

Mobile_Model_Execution