TFLite是谷歌開發的一個輕量級推理庫，主要用於移動端和嵌入式設備的深度學習模型部署。它可以將TensorFlow訓練好的模型（如SavedModel或Frozen Model）或Keras模型轉換為TFLite模型檔案，以提升運算速度和減少記憶體、顯存占用。TFLite的核心組件包括Converter和Interpreter。Converter負責將TensorFlow模型轉換為FlatBuffer格式的.tflite檔案，並在此過程中進行網路最佳化，如量化。Interpreter則負責將.tflite檔案部署到移動端、嵌入式設備或微控制器上，並高效執行推理過程，同時提供API接口給多種程式語言，如Python、Objective-C、Swift和Java等。
要生成TFLite模型，可以使用TFLiteConverter類。例如，可以通過以下代碼將TensorFlow SavedModel轉換為TFLite模型：
```python
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
```
此外，還可以使用`flatc`工具解析TFLite檔案，以查看其內部結構。例如，使用命令`./flatc -t schema.fbs -- test.tflite`可以解析TFLite檔案，並以JSON形式顯示其內容。
TFLite模型的使用流程通常包括三個步驟：轉化、部署和最佳化。轉化過程涉及將TensorFlow模型轉換為TFLite格式，同時可能進行網路最佳化，如量化。部署過程則涉及將轉換後的模型部署到移動端、嵌入式設備或微控制器上，並高效執行推理。最佳化過程旨在提升運算速度和減少記憶體、顯存占用。