🤖 TensorFlow Lite 入门指南：Android 开发者必看

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 Android 开发者快速上手的步骤：

📱 1. 环境准备

• 安装 Android Studio（推荐使用最新稳定版）
• 配置 Android SDK 和 Gradle 环境
• 下载 TensorFlow Lite 库 并添加到项目依赖

💻 2. 模型转换

• 使用 TFLite Converter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式
• 支持多种模型格式（如 Keras、SavedModel、PB 等）
• 转换后验证模型大小和性能

📝 3. 集成到 Android 项目

1. 在 build.gradle 添加依赖：

   implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly'
   

2. 创建 ModelLoader 类加载 .tflite 模型
3. 使用 Interpreter 类进行推理计算

🧩 4. 编写代码示例

TensorFlowLiteModel model = TensorFlowLiteModel.load(context, "model.tflite");
Interpreter interpreter = new Interpreter(model);
float[] input = { /* 输入数据 */ };
float[] output = new float[10];
interpreter.run(input, output);

• 支持 CPU/GPU 加速（需启用 NNAPI）
• 可通过 TensorFlowLiteModel 自定义模型加载方式

🎮 5. 测试与部署

• 使用 Android 模拟器或真机测试模型性能
• 优化模型大小（可使用 Model Optimization Toolkit）
• 部署到实际设备时注意权限配置

如需深入了解 TensorFlow Lite 在 Android 上的高级用法，可访问 TensorFlow Lite 官方文档 获取更多技术细节。🎉