TensorFlow Lite 优化指南 📊

TensorFlow Lite 是轻量级机器学习框架，适用于移动设备和嵌入式系统。以下是优化模型性能的核心策略：

1. 模型量化 📉

• INT8/UINT8 量化：减少模型体积，提升推理速度
• 动态范围量化：适用于非固定精度需求场景
  了解更多量化技术

2. 剪枝 📦

• 结构化剪枝：移除冗余权重，适合部署到资源受限环境
• 非结构化剪枝：保留权重结构，适用于需灵活性的场景

3. 使用 GPU/NNAPI 加速 🚀

• 启用 --use_gpu 参数提升计算效率
• 配合 Android NNAPI 实现跨平台优化
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4. 内存优化 🧠

• 避免使用 tf.nn.max_pool 等高内存消耗操作
• 采用 tf.lite.OpsConfig 配置内存策略

📌 优化时需平衡精度与性能，建议通过 TensorFlow Lite Benchmark 工具评估效果