TensorFlow Lite 入门指南 🚀

TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统优化。以下是快速上手的步骤：

1. 安装 TensorFlow Lite

• Python 环境：使用 pip install tensorflow 安装完整库，然后通过 tensorflow.lite 模块访问
• Android 开发：集成 TensorFlow Lite SDK 到项目中
• C++ 项目：通过 TensorFlow Lite C++ API 实现模型部署

2. 模型转换流程

1. 使用 TensorFlow 训练模型
2. 通过 tf.lite.TFLiteConverter 将模型转换为 .tflite 格式
3. 验证转换后的模型性能 📊

3. 部署与运行

• 示例代码：TensorFlow Lite 示例仓库 提供多种设备适配模板
• 性能优化：使用 TensorFlow Lite 优化工具 减少模型体积
• 实时推理：通过 interpreter API 实现低延迟预测 ⏱️

TensorFlow_Lite_Architecture

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