TensorFlow Lite 是 Google 开发的轻量级机器学习框架，专为在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中运行模型而优化。以下是快速上手指南：

📌 快速入门步骤

  1. 模型转换
    使用 TFLiteConverter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式 

    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/model')
tflite_model = converter.convert()
open('model.tflite', 'wb').write(tflite_model)

  2. 部署到设备
    在 Android/iOS 原生代码中集成 TensorFlow Lite 库
    👉 点击查看完整部署文档

  3. 优化性能

    • 使用量化降低模型体积
    • 启用 GPU/TPU 加速
    • 应用剪枝技术减少计算量

🧠 核心特性

  • ⚡ 轻量级：模型体积可减少 10-15 倍
  • 📱 跨平台：支持 Android、iOS、Linux、Windows 等
  • 🔄 实时推理：低延迟处理（<10ms）
  • 📦 模块化设计：仅需导入必要组件

📷 相关示例

TensorFlow_Lite_Architecture
Model_Conversion_Example

📘 扩展阅读

通过 TensorFlow Lite，您可以在手机摄像头中实现实时物体识别 📸 或在嵌入式设备上运行语音助手 🗣️。欢迎访问 TensorFlow 官方中文社区 获取更多资源！