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TFLite（TensorFlow Lite）是 TensorFlow 的轻量级版本，专为移动设备和嵌入式设备设计，支持在资源受限的环境中进行高效的机器学习推理。

TFLite 模型适用于以下场景：

• 移动设备：在 Android 和 iOS 设备上运行机器学习模型。

• 嵌入式设备：在 Raspberry Pi、微控制器（如 Arduino）等设备上运行模型。

• 边缘计算：在边缘设备上实时处理数据，减少对云端的依赖。

• IoT 设备：在智能家居、工业物联网等场景中部署轻量级模型。

TFLite 推理指的是使用 TFLite 模型在设备上执行预测任务的过程。以下是 TFLite 推理的基本流程和关键点：

1、使用 tf.lite.TFLiteConverter 将 TensorFlow 模型（SavedModel、Keras 模型等）转换为 .tflite 格式。代码如下：

import tensorflow as tf# 加载模型
model = tf.saved_model.load("saved_model_dir")
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("saved_model_dir")# 转换为 TFLite 模型
tflite_model = converter.convert()# 保存 TFLite 模型
with open("model.tflite", "wb") as f:f.write(tflite_model)

2、使用 TFLite 解释器（Interpreter）加载 .tflite 模型文件。

# 加载 TFLite 模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

3、输入数据

• 根据模型的输入要求，预处理输入数据（如图像缩放、归一化等）。

• 获取模型的输入张量（Input Tensor）并将数据填充到其中。

• 示例代码：

# 获取输入张量
input_details = interpreter.get_input_details()
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = preprocess_input(data)  # 预处理输入数据# 将数据填充到输入张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

4、执行推理，输出结果。

# 模型推理
interpreter.invoke()
# 获取输出张量
output_details = interpreter.get_output_details()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])# 处理输出结果
result = postprocess_output(output_data)