TFLite模型优化原则 📊

在部署TensorFlow Lite模型时，遵循核心优化原则可显著提升性能与效率。以下是关键实践指南：

1. 模型压缩
   通过去除冗余参数与结构，降低模型体积。例如使用剪枝技术（Pruning）或知识蒸馏（Knowledge Distillation）

   *技巧：优先压缩对精度影响最小的层*

2. 量化（Quantization）
   将浮点运算转换为整数运算，减少内存占用与计算开销。

   *注意：需验证量化后模型的准确性*

3. 硬件加速适配
   利用GPU/TPU等硬件特性，通过optimize_for_inference配置提升推理速度

   *推荐：结合设备特性选择最优加速方案*

4. 内存优化
   采用动态内存管理策略，避免冗余数据存储。

   *工具：使用`--memory_opt`参数进行优化*

5. 能效平衡
   通过能耗分析工具（如tf.lite.Optimize）评估不同优化方案的功耗影响

   

如需深入了解优化工具链，可访问：/tools/tflite-optimization/overview