TensorFlow Lite GPU加速示例 🚀

TensorFlow Lite 是谷歌推出的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。GPU 加速可显著提升模型推理性能，以下为典型应用场景：

⚙️ GPU加速优势

• 性能提升：通过GPU并行计算加速卷积操作（如使用GPUDelegate）
• 能效优化：降低功耗，延长设备电池寿命
• 实时处理：支持视频流实时分析（如vision模块）

📌 典型示例

1. 图像分类
   使用tensorflow.lite.python.interpreter.Interpreter加载模型

   [查看完整代码示例](/tensorflow_lite/quickstart)

2. 物体检测
   集成TensorFlow Lite GPU Delegate实现多目标跟踪

   [探索更复杂的模型优化](/tensorflow_lite/advanced_topics)

3. 语音识别
   在NVIDIA Jetson设备上部署GPU加速的语音模型

   [了解硬件加速配置](/tensorflow_lite/hardware_support)

💡 注意：GPU加速需设备支持CUDA或OpenCL，并安装对应驱动。