🧠 TensorFlow Lite 示例推理模型

TensorFlow Lite 是 Google 开发的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。以下为 tensorflow_lite/samples/inference_model 目录中的核心内容概览：

📦 模型分类与示例

• 图像分类
  📎 查看完整示例
  📷 图片关键词：MobileNet_v2

  

• 物体检测
  📎 查看完整示例
  📷 图片关键词：SSD_mobilenet_v2

  

• 语音识别
  📎 查看完整示例
  📷 图片关键词：Speech_Commands

  

📈 模型特点

• 轻量化设计：模型文件体积小，适合部署在资源受限的设备上
• 高效运行：通过量化和剪枝技术降低计算需求
• 易于集成：支持多种编程语言（C/C++/Python）和平台（Android/iOS）
• 实时推理：低延迟性能满足移动应用需求

🛠 使用指南

1. 下载模型文件（.tflite）
2. 通过 TensorFlow Lite API 加载模型
3. 输入数据并执行推理
4. 解析输出结果

📌 扩展阅读：TensorFlow Lite 官方文档 提供了更详细的开发说明与最佳实践。