TensorFlow Lite 优化是提升模型在移动设备和嵌入式系统性能的关键步骤。以下是常见优化方法：
1. 模型量化 📈
将模型权重从 32 位浮点数转换为 8 位整数，显著减少模型体积和推理速度。
2. 模型剪枝 🧹
移除冗余权重以降低计算量，适用于资源受限场景。
3. 硬件加速 🚀
利用 GPU/TPU 等硬件提升推理效率，需在 optimize 参数中启用。
4. 模型转换工具 🔧
使用 TensorFlow Lite Converter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式，支持优化选项配置。
提示：优化参数需根据目标硬件特性调整，建议参考 官方文档 深入学习。
如需进一步了解 TensorFlow Lite 的优化实践，可访问 优化指南 获取详细案例！