TensorFlow Lite 常见问题排查指南 🧠

模型转换失败？

• 错误代码 1: 检查模型文件是否完整，尝试重新下载或校验哈希值
• 错误代码 2: 确认使用 tflite_convert 工具时参数正确（如 --input_frozen_graph）
• 内存溢出: 降低模型复杂度或使用 --output_quantized 进行量化处理
• 依赖缺失: 安装完整TensorFlow环境：pip install tflite-runtime

运行时崩溃 🚨

• 兼容性问题: 检查设备是否支持TensorFlow Lite运行时
• 输入格式错误: 确保输入数据维度与模型要求一致（如 NHWC vs NCHW）
• 动态张量: 使用 --enable_XNNPACK 优化选项时需固定输入尺寸
• 日志调试: 启用 --log_fatal=0 查看完整错误日志

性能优化建议 💡

• 启用GPU加速：Interpreter.Options().SetUseXnnpack(true)
• 量化模型：通过 --output_quantized 降低内存占用
• 减少冗余操作：移除未使用的层或节点
• 使用 --optimize_for_inference 优化推理流程

延伸学习 📚

点击了解TensorFlow Lite基础概念

如需更深入排查，可参考官方文档的故障排除章节获取详细解决方案。