TensorFlow Lite Android 教程指南 📱🧠

欢迎访问 TensorFlow Lite 在 Android 平台的开发教程！以下是关键学习路径与资源：

🧩 1. 环境准备

• 安装 Android Studio（推荐使用 Arctic Fox 2022.1+ 版本）
• 配置 JDK 17 或更高版本
• 下载 TensorFlow Lite Android SDK（含预编译库与工具）

📚 2. 核心教程模块

• 入门指南：TensorFlow Lite Android 入门
• 模型转换：使用 TFLite Converter 将 Keras 模型转为 TFLite 格式
• API 使用：TensorFlow Lite API 参考
• 优化技巧：量化与剪枝教程

📈 3. 开发流程图

1. 模型训练 → 2. 转换为 TFLite 格式 → 3. 集成到 Android 项目 → 4. 使用 Interpreter 加载模型 → 5. 实现推理逻辑

🧠 4. 学习资源推荐

• 官方 Android 示例代码（含图像分类、语音识别等）
• TensorFlow Lite 微控制器文档（适用于嵌入式开发）
• Android 开发者频道（获取最新 SDK 信息）

🛠 5. 常见问题

• ❓如何解决模型加载失败？
  → 检查模型文件路径是否正确，确保使用 loadModel 方法加载 .tflite 文件
• ❓如何优化模型性能？
  → 参考 模型优化指南 进行量化与内存优化

请通过 TensorFlow Lite 官方文档 获取更多技术细节与更新日志。