TensorFlow Lite Converter 内存分析工具

TensorFlow Lite Converter 是一个用于将 TensorFlow 模型转换为轻量级格式的工具，而 Memory Profiler 则专注于分析转换后的模型内存使用情况。以下是关键信息：

📌 核心功能

• 内存优化：通过分析模型在转换后的内存占用，帮助开发者识别潜在的优化空间
• 资源监控：提供详细的内存分配报告，包括张量大小、内存碎片等指标
• 性能评估：结合内存数据与推理速度，评估模型在移动端的运行效率

🧰 使用方法

1. 安装工具链：

   pip install tensorflow-lite-converter
   

2. 运行内存分析：

   tflite-converter memory-profile model.pb --output_dir ./output
   

3. 查看分析结果：
   • 输出目录中会生成 .mem_profile.txt 文件，包含内存使用统计
   • 使用可视化工具（如 TensorBoard）进一步分析数据

📎 相关资源

• TensorFlow Lite Converter 使用指南
• 模型优化最佳实践

如需深入理解内存分析原理，可参考 TensorFlow Lite 内存管理文档。