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在移动设备和 IoT 设备上部署机器学习模型

TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。

查看指南

指南介绍了 TensorFlow Lite 的概念和组件。

查看示例

探索使用 TensorFlow Lite 的 Android 和 iOS 应用。

查看模型

轻松地部署预训练模型。

工作原理
选择模型

选择新模型或重新训练现有模型。

转换

使用 TensorFlow Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为压缩的 FlatBuffer 文件。

部署

获取压缩的 .tflite 文件,并将其加载到移动设备或嵌入式设备中。

优化

通过将 32 位浮点数转换为更高效的 8 位整数进行量化,或者在 GPU 上运行。

常见问题的解决方案

探索帮助解决常见移动和边缘用例的优化模型。

图像分类

识别数百个对象,包括人、活动、动物、植物和地点。

对象检测

使用边界框检测多个对象。是的,包括狗和猫。

智能回复

生成回复建议以输入对话聊天消息。

社区参与

查看参与 TensorFlow 社区活动的更多方式。

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News & announcements

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2019 年 6 月 11 日 
TensorFlow 整数量化

整数量化是 TensorFlow 模型优化工具包的一项新增功能。这是一种通用技术,可降低模型权重和激活函数的数值精度,以减少内存消耗并缩短延迟。

2019 年 5 月 14 日 
TensorFlow Pruning API

权重剪枝是 TensorFlow 模型优化工具包的一项新增功能,旨在通过移除神经网络层之间的连接以及参数来减少计算中涉及的参数和操作的数量。

2019 年 5 月 8 日 
2019 年 Google I/O 大会上的 TensorFlow Lite

在本视频中,您将了解如何使用 TensorFlow Lite 在任何设备中运用 AI 技术,并了解设备端机器学习的未来和我们的路线图。您还将发现一个预训练模型库,您可以在自己的应用中使用这些模型或根据需要自定义这些模型。

2019 年 1 月 16 日 
使用 Mobile GPU(开发者预览版)后,TensorFlow Lite 的速度得到了提升

在 Pixel 3 GPU 上运行推断最多可使推断速度提升约 4 倍。