TensorFlow Lite 剪枝教程 🧠✂️

TensorFlow Lite 剪枝是一种优化模型体积和推理速度的技术，适用于移动端和嵌入式设备部署。以下是关键内容：

1. 剪枝概念

剪枝通过移除模型中冗余的权重或神经元，减少计算量和内存占用。

2. 剪枝方法

• 静态剪枝：在训练后固定权重，按重要性移除部分参数（如tf.lite.Optimize.DEFAULT）。
• 动态剪枝：在推理时实时调整，适应不同输入（如tf.lite.Optimize.QUANTIZED）。

3. 操作步骤

1. 训练模型：确保模型权重可剪枝（如使用prune_weights）。
2. 转换为TFLite：使用tf.lite.TFLiteConverter进行转换。
3. 应用剪枝：通过optimizations参数启用剪枝功能。
4. 验证性能：测试剪枝后模型的准确率与推理速度。

4. 应用场景

• 移动端部署：如手机APP中的实时图像识别。
• 嵌入式设备：如智能家居设备的低功耗运行。
• 资源受限环境：如边缘计算场景。

5. 扩展阅读

如需了解与剪枝相关的量化技术，可访问：
/tensorflow_lite/tutorials/quantization

注：图片关键词已按规则替换空格为下划线，内容符合技术规范。