一、TensorFlow Lite

TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发人员在移动、嵌入式和边缘设备上运行模型，从而实现设备上机器学习。TensorFlow Lite（简称 TF Lite）是一个开源的跨平台框架，它通过使模型能够在移动、嵌入式和物联网设备上运行来提供设备端机器学习。

有两种方法可以生成 TensorFlow Lite 模型：

1、将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。

2、从头开始创建 TensorFlow Lite 模型。

TF Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为 TF Lite 模型。TF Lite 模型以一种特殊的高效可移植格式表示，称为 FlatBuffers，具有 .tflite 文件扩展名。与 TensorFlow 的协议缓冲区模型格式相比，这提供了几个优点，例如减小了大小和加快了推理速度。它使 TF Lite 能够在计算和内存资源有限的设备上高效执行。

TF Lite 目前仅支持 Quantization 技术，不需要任何外部库/依赖项。

技术	好处	硬件
动态范围量化

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