🚀 TensorFlow Lite 性能优化指南

TensorFlow Lite 是轻量级机器学习框架，适用于移动端和嵌入式设备。以下是一些优化模型性能的关键技巧：

1. 模型剪枝与量化

• 🧹 模型剪枝：移除冗余权重以减小模型体积。点击查看剪枝教程
• 🧮 模型量化：将浮点运算转换为整数，提升推理速度。了解更多量化方法

2. 使用 optimize_performance 工具

• 🔧 该工具可自动优化模型配置，推荐用于生产环境部署。
• 📊 优化后模型体积减少约 40%，推理速度提升 2-3 倍。

3. 硬件加速

• 📱 启用 GPU/TPU 加速，显著降低延迟。查看硬件支持文档

📷 相关技术示意图

如需进一步学习 TensorFlow Lite 的快速入门，请访问 /tensorflow_lite/quick_start。