TensorFlow Lite 是 Google 推出的轻量级机器学习框架，专为移动设备和嵌入式系统优化。以下是快速上手的步骤，助你快速部署模型！

📋 步骤一：安装 TensorFlow Lite

  1. 下载 SDK：访问 TensorFlow Lite 官方文档 获取最新版本。
  2. 配置环境：确保你的开发环境已安装 TensorFlow Lite Installation 所需的依赖。
  3. 选择语言：支持 C++, Python, Java 等多种语言，根据需求选择对应开发包。
TensorFlow_Lite_Installation

🧠 步骤二：加载和运行模型

  1. 模型量化：使用 Model_Quantization 工具减小模型体积。
  2. 代码示例：
    • C++: tensorflow::LiteContext 初始化模型
    • Python: tflite.Interpreter 执行推理
  3. 硬件加速：启用 GPU/NNAPI 加速提升性能。
TensorFlow_Lite_Quick_Start

📦 步骤三：部署到设备

  1. 构建 APK：Android 项目通过 Android_Studio 打包模型。
  2. 嵌入式开发：使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 部署到 Arduino 等平台。
  3. 测试优化：在真实设备上验证模型精度与运行效率。
TensorFlow_Lite_Deployment

如需进一步学习，可查看 TensorFlow Lite 官方教程 或 API 参考文档。立即动手实践，体验边缘设备上的 AI 魔力吧！✨