TensorFlow Lite 在 iOS 平台的使用指南 📱🧠

TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。在 iOS 开发中，可以通过以下步骤集成和使用 TensorFlow Lite：

1. 安装与配置

• 使用 CocoaPods

  pod 'TensorFlowLiteSwift'  
  

  ⚠️ 确保在 Podfile 中添加 use_frameworks! 以支持 Swift。

• 手动集成
  从 TensorFlow Lite 官方仓库 下载预编译库，或通过 Xcode 导入源码。

2. 加载与运行模型

• 模型格式
  使用 .tflite 文件，可通过 TensorFlow Lite Converter 转换训练好的模型。
• 代码示例

  let interpreter = Interpreter(modelPath: "model.tflite", delegate: nil)  
  interpreter.allocateTensors()  
  interpreter.setInput(atIndex: 0, from: inputTensor)  
  interpreter.invoke()  
  

3. 优化性能

• 量化模型
  通过量化减少模型体积，提升推理速度 🚀
• GPU/NNAPI 加速
  启用硬件加速选项（需检查设备支持情况）：

  let delegate = CoreMLDelegate()  
  let interpreter = Interpreter(modelPath: "model.tflite", delegate: delegate)  
  

4. 常见问题

• ❓ 模型无法加载？
  检查文件路径是否正确，或尝试 转换模型工具 重新生成。
• ⚠️ 内存不足？
  使用 InterpreterOptions 调整内存分配策略。

扩展阅读

如需深入了解 TensorFlow Lite 的 iOS 支持，可参考：
🔗 TensorFlow Lite iOS 文档