优化 TensorFlow Lite 模型转换过程，可以帮助您在移动和嵌入式设备上获得更好的性能和更小的模型大小。以下是一些优化技巧：
- 量化：量化是将浮点数转换为整数的转换过程，可以显著减小模型大小并加快推理速度。
- 剪枝：剪枝是通过移除模型中不重要的权重来减少模型复杂度的过程。
- 知识蒸馏：知识蒸馏是一种将大型模型的知识迁移到小型模型的技术。
优化步骤
- 选择合适的量化方法：例如，全局量化、按层量化或混合量化。
- 调整剪枝比例：根据您的需求调整剪枝比例，以平衡模型大小和性能。
- 使用知识蒸馏：如果您有大型模型，可以考虑使用知识蒸馏来减小模型大小。
TensorFlow Lite Converter
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