TensorFlow Lite 的硬件加速功能通过 GPU/NPU/TPU 等芯片提升模型推理效率，以下是关键信息：
支持的硬件类型 🧠
- GPU 加速（如 Mali、Adreno）：适用于移动设备图形处理
- NPU 加速（如华为麒麟）：专为神经网络设计的高效芯片
- TPU 加速（Google 专用）：云环境下的高性能推理方案
如何启用硬件加速 ⚙️
- 在
TensorFlow Lite配置中开启use_gpu或use_npu选项 - 确保设备支持对应硬件（如 Android 需检查芯片型号）
- 通过以下代码验证加速状态：
import tensorflow as tf interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() print(input_details[0]['quantization']) # 查看量化类型
注意事项 ⚠️
- 硬件加速需与模型量化格式兼容（如
FP16或INT8） - 部分设备可能需要系统级权限才能调用加速功能
- 推荐参考官方文档了解具体实现细节