TensorFlow模型转换是将训练好的模型部署到移动端或嵌入式设备的关键步骤。以下是核心内容：
1. 转换流程概览
- 模型导出：使用
tf.saved_model保存训练模型 - 量化优化：通过
quantization减少模型体积 - 转换工具：
tf.lite.TFLiteConverter实现模型转换 - 验证测试：用
tf.lite.Interpreter检查转换后模型性能
2. 典型使用场景
- 移动端应用开发 📱
- 边缘计算设备部署 🌐
- 模型轻量化优化 📊
- 部署到TensorFlow Serving 🚀
3. 关键步骤示例
# 导出训练模型
saved_model_path = 'path/to/trained_model'
# 初始化转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_path)
# 设置量化配置（可选）
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 生成轻量模型
tflite_model = converter.convert()
4. 推荐扩展阅读
通过模型转换，您可以显著降低计算资源需求，同时保持较高推理精度。建议结合模型优化策略进一步提升性能。