1. 为任务选择最佳模型
您需要根据任务在模型复杂性和大小之间进行权衡。如果您的任务需要高准确率，那么您可能需要一个大而复杂的模型。对于准确率要求较低的任务，最好使用较小的模型，因为它们不仅占用更少的磁盘空间和内存，而且通常速度更快且更节能。
2. 预优化的模型
查看现有的 TensorFlow Lite 预优化模型能否提供您的应用所需的效率。
3. 训练后工具
如果无法在您的应用中使用预训练模型，请尝试在 TensorFlow Lite 转换过程中使用 TensorFlow Lite 训练后量化工具，这些工具能够对已训练的 TensorFlow 模型进行优化。
请参阅训练后量化教程了解更多信息。
后续步骤：训练时工具
如果上述简单解决方案无法满足您的需求，您可能需要采用训练时优化技术。使用我们的训练时工具进行进一步优化和深入挖掘。