Project practice and summary set for TensorFlow Lite, which is based on TensorFlow 2.x.

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 的目标是移动和嵌入式设备，它赋予了这些设备在终端本地运行机器学习模型的能力，从而不再需要向云端服务器发送数据。这样一来，不但节省了网络流量、减少了时间开销，而且还充分帮助用户保护自己的隐私和敏感信息。

组件包括

• TensorFlow 模型（TensorFlow Model）：训练后的 TensorFlow 模型，保存在磁盘中。
• TensorFlow Lite 转换器（TensorFlow Lite Converter）：该程序将模型转换成 TensorFlow Lite 文件格式。
• TensorFlow Lite 模型文件（TensorFlow Lite Model File）：该格式基于 FlatBuffers，经过优化以适应最大速度和最小规模。

ensorFlow Lite 团队提供了一系列预训练模型（pre-trained models），用于解决各种机器学习问题。这些模型已经转换为能与 TensorFlow Lite 一起使用，且可以在您的应用程序中使用的模型。

这些预训练模型包括：

• 图像分类（Image classification）
• 物体检测（Object detection）
• 智能回复（Smart reply）
• 姿态估计（Pose estimation）
• 语义分割（Segmentation）
• 在模型列表（Models）中查看预训练模型的完整列表。
• 可以在许多其他地方得到预训练的 TensorFlow 模型，包括 TensorFlow Hub。在大多数情况下，这些模型不会以 TensorFlow Lite 格式提供，您必须在使用前转换（convert）这些模型。
• 重新训练模型（迁移学习 transfer learning）