TensorFlow Lite到底是什麼？帶你認識輕量化模型部署神器
TensorFlow Lite這東西，說起來是專門給那種資源有限的小型設備用的。有人會拿它來跑機器學習模型在手機、嵌入式裝置上。好像有不少開發者覺得，這工具讓輕量化部署變得比較順手。
先不談細節，TensorFlow Lite本身就是個經過蠻多優化的執行環境。如果應用場景對延遲或速度有點要求，它算是能派上點用場。另外，有些人提到過它支援那種硬體加速，其實像Android常見的NNAPI或蘋果家的Core ML，都可能和它配合起來。硬體搭配之後，不同品牌設備運作時大致都還行，但也不是完全沒例外。
至於模型轉換這一塊，TensorFlow Lite有個Model Converter。有些人說只要丟進去，一般來講會把原本模型壓縮成某種扁平格式。儲存空間緊張的手機裝置，好像就不再那麼吃力。不過壓縮比率到底高多少，也得看原始模型怎麼設計。聽說轉完之後，在移動端執行速度通常能提升一些，但幅度很難一概而論。
值得一提的是，有部分TensorFlow操作被特別挑出來做了簡化或針對低功耗設備調整。這樣下來，大致可以確保模型塞進小裝置裡頭時，不會太卡。不過嘛，那些極端複雜的功能就不一定全部支援，要看需求妥協點在哪。
大致總結一下，如果想把AI搬到隨身設備，又不想犧牲太多效能跟容量，TensorFlow Lite好像是一條路。但實際效果還是得自己試試才知道啦。
先不談細節，TensorFlow Lite本身就是個經過蠻多優化的執行環境。如果應用場景對延遲或速度有點要求，它算是能派上點用場。另外，有些人提到過它支援那種硬體加速，其實像Android常見的NNAPI或蘋果家的Core ML，都可能和它配合起來。硬體搭配之後，不同品牌設備運作時大致都還行，但也不是完全沒例外。
至於模型轉換這一塊，TensorFlow Lite有個Model Converter。有些人說只要丟進去，一般來講會把原本模型壓縮成某種扁平格式。儲存空間緊張的手機裝置，好像就不再那麼吃力。不過壓縮比率到底高多少，也得看原始模型怎麼設計。聽說轉完之後，在移動端執行速度通常能提升一些，但幅度很難一概而論。
值得一提的是，有部分TensorFlow操作被特別挑出來做了簡化或針對低功耗設備調整。這樣下來，大致可以確保模型塞進小裝置裡頭時，不會太卡。不過嘛，那些極端複雜的功能就不一定全部支援，要看需求妥協點在哪。
大致總結一下，如果想把AI搬到隨身設備，又不想犧牲太多效能跟容量，TensorFlow Lite好像是一條路。但實際效果還是得自己試試才知道啦。
原文出處: https://www.kantti.net/tw/column/2089/tensorflow-lite-deployment-guide
動手前必看！如何把訓練好的模型瘦身成功轉成TFLite格式
TensorFlow Lite 這東西，除了大家熟知的那些功能，好像還有些協助怎麼用它的小工具吧，比如什麼 Interpreter。有人提過，這 Interpreter 負責讓轉換過來的模型能夠在手機上跑起來，然後還會去處理記憶體分配、排程運算之類的細節。其實在應用程式裡面，那些效能問題，大多數都跟這種底層調度脫不了關係。再拉回來看，它設計主要就是為了那種資源沒很多、但又希望速度或效能別太差的場景。
說到把模型準備好要丟進 TensorFlow Lite，其實流程有點複雜，也不是每一步都那麼明確。通常第一步，大概就是得確認你的模型是用 TensorFlow 做的。如果原本格式不是這家公司的產品，常常就得想辦法先轉成他們家的格式才比較順利。不過也有人繞路，但多半還是直接用 TensorFlow 比較省事。
再下來，有人建議最好把模型簡化一點。有時候裡面藏著一些其實沒什麼作用的層或者參數，如果慢慢修掉，對於縮小體積跟提升執行速度會有幫助——尤其是在手機或平板那種地方跑的時候更明顯。不過這個簡化到底要怎麼做，每個人經驗值不太一樣，有人嫌麻煩就跳過。
另外一件蠻重要但容易被忽略的小事，就是量化（quantization）。大致意思是把原本精度很高的浮點數，全都改成整數表現。這樣做聽說可以讓檔案變小許多，而且推論運算也快上一截，不過準確率偶爾會掉一點點，但實際影響好像沒外界想像中嚴重。官方有提供什麼 Model Optimization Toolkit，可以拿來試試，只是不見得每個人都需要用到極致。
最後，測試當然不能少啦。經過剛剛那些處理以後，常常還得重新跑一下看看結果是不是差不多。有時候簡化和量化以後表現怪怪的，也是常有的事，所以反覆測驗基本上算很普遍吧。不特別保證哪種方式最適合所有情境，就看需求和環境權衡囉。
說到把模型準備好要丟進 TensorFlow Lite，其實流程有點複雜，也不是每一步都那麼明確。通常第一步，大概就是得確認你的模型是用 TensorFlow 做的。如果原本格式不是這家公司的產品，常常就得想辦法先轉成他們家的格式才比較順利。不過也有人繞路，但多半還是直接用 TensorFlow 比較省事。
再下來，有人建議最好把模型簡化一點。有時候裡面藏著一些其實沒什麼作用的層或者參數，如果慢慢修掉，對於縮小體積跟提升執行速度會有幫助——尤其是在手機或平板那種地方跑的時候更明顯。不過這個簡化到底要怎麼做，每個人經驗值不太一樣，有人嫌麻煩就跳過。
另外一件蠻重要但容易被忽略的小事，就是量化（quantization）。大致意思是把原本精度很高的浮點數，全都改成整數表現。這樣做聽說可以讓檔案變小許多，而且推論運算也快上一截，不過準確率偶爾會掉一點點，但實際影響好像沒外界想像中嚴重。官方有提供什麼 Model Optimization Toolkit，可以拿來試試，只是不見得每個人都需要用到極致。
最後，測試當然不能少啦。經過剛剛那些處理以後，常常還得重新跑一下看看結果是不是差不多。有時候簡化和量化以後表現怪怪的，也是常有的事，所以反覆測驗基本上算很普遍吧。不特別保證哪種方式最適合所有情境，就看需求和環境權衡囉。
程式碼實戰教學：用Python輕鬆完成模型轉換的完整流程
測試這回事，說起來好像沒個準則，但還是建議把模型打算用在哪裡的情境都跑過一輪，才不會後面出現讓人措手不及的小插曲。基本上，只要流程差不多照著做，就能把模型丟進 TensorFlow Lite 前稍微整理一下，這樣有機會比較適合那種資源有限的裝置。
舉個例子，有段 Python 程式碼大致長這樣：
import tensorflow as tf
# 先載入一個已經訓練好的模型，路徑自己換
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model')
# 開始轉檔，順便加點量化（就是讓模型變小一點）
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_tflite_model = converter.convert()
# 把結果存成 .tflite 檔案
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(quantized_tflite_model)
這幾行大概就是想提醒大家，有時候量化可以協助把 TensorFlow 模型調整得精簡些，好方便拿去給 TensorFlow Lite 跑。如果你真的要動手做輕量化部署，不妨參考看看。
至於怎麼一步步轉成 TensorFlow Lite？其實流程也不是很複雜，大約分成幾段——當然每個人順序可能有點出入：
可能先確認一下，你的 TensorFlow 模型裡頭那些運算符號，是不是大部分都在 TensorFlow Lite 支援名單內。詳細支援狀況，好像只能看官方文件才能比較清楚。
然後，TensorFlow Lite Converter 工具本身就包含在 TensorFlow 套件裡，如果電腦還沒有裝，要記得先 pip 裝一下：
pip install tensorflow
接下來其他細節就見仁見智了。有時候環境設定、相依套件或版本之類，也會影響到最後結果是不是理想。整體來說，每個步驟可能都藏著一些需要留意的小地方吧。
舉個例子，有段 Python 程式碼大致長這樣：
import tensorflow as tf
# 先載入一個已經訓練好的模型，路徑自己換
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model')
# 開始轉檔，順便加點量化（就是讓模型變小一點）
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_tflite_model = converter.convert()
# 把結果存成 .tflite 檔案
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(quantized_tflite_model)
這幾行大概就是想提醒大家，有時候量化可以協助把 TensorFlow 模型調整得精簡些，好方便拿去給 TensorFlow Lite 跑。如果你真的要動手做輕量化部署，不妨參考看看。
至於怎麼一步步轉成 TensorFlow Lite？其實流程也不是很複雜，大約分成幾段——當然每個人順序可能有點出入：
可能先確認一下，你的 TensorFlow 模型裡頭那些運算符號，是不是大部分都在 TensorFlow Lite 支援名單內。詳細支援狀況，好像只能看官方文件才能比較清楚。
然後，TensorFlow Lite Converter 工具本身就包含在 TensorFlow 套件裡，如果電腦還沒有裝，要記得先 pip 裝一下：
pip install tensorflow
接下來其他細節就見仁見智了。有時候環境設定、相依套件或版本之類，也會影響到最後結果是不是理想。整體來說，每個步驟可能都藏著一些需要留意的小地方吧。
模型跑太慢？教你三招讓TensorFlow Lite效能飆升的秘訣
其實要把 TensorFlow 的模型轉換成比較精簡、適合行動裝置用的格式，流程大致上離不開那幾個步驟。有人會先用 Keras 把現有模型叫進來，這部分沒什麼特別花俏的操作，大概就是在某個路徑下找到自己的檔案──有時候資料夾裡還得翻一下才能確定是哪個版本。接著，TensorFlow Lite Converter 這工具，好像常被大家拿來處理後續轉檔的事。至於參數怎麼設，有些人會糾結很久，不過實際看過一些例子，也有人就直接按預設值一路跑下去。
量化（quantization）這件事，聽說對於需要減少容量或提升速度的人來說還蠻有感覺的，只是效果到底能有多明顯，每次都得視情況而定；據說大約能讓模型變得比原本小很多、快不少，但也不是每一種任務都適合。有時候為了壓縮體積，還必須權衡準確度和效能之間的小落差。
最後存檔嘛，多半就是打開一個新檔案，把轉出來的新模型寫進去，副檔名可能習慣用 tflite。整體看起來沒太複雜，可是中途如果遇到相容性問題，也偶爾會卡住，要自己查一下文件或者問問社群裡其他人。不見得每次都順利，但多試幾次通常還是做得出來。
量化（quantization）這件事，聽說對於需要減少容量或提升速度的人來說還蠻有感覺的，只是效果到底能有多明顯，每次都得視情況而定；據說大約能讓模型變得比原本小很多、快不少，但也不是每一種任務都適合。有時候為了壓縮體積，還必須權衡準確度和效能之間的小落差。
最後存檔嘛，多半就是打開一個新檔案，把轉出來的新模型寫進去，副檔名可能習慣用 tflite。整體看起來沒太複雜，可是中途如果遇到相容性問題，也偶爾會卡住，要自己查一下文件或者問問社群裡其他人。不見得每次都順利，但多試幾次通常還是做得出來。
手機APP開發者注意！整合TFLite模型的實戰技巧大公開
經過模型轉換這件事情後，說真的，還是得花點心思去測試一下那個 TensorFlow Lite 的模型，畢竟誰也不想在目標裝置上才發現有什麼狀況。有人會用 TensorFlow Lite Interpreter 來跑模型，大約流程差不多是這樣——先把 tflite 模型載入再分配張量，細節可能有些人記得不是很清楚，但大致上流程都差不多。
至於那些輸入或輸出細節嘛，好像很多人都是照著手冊一步步查的。你只要準備好自己的資料，把它放進對應的位置，有時候還會猶豫是不是資料格式對了沒。調用的時候也就是呼叫 interpreter 去執行，如果一切順利，那個結果就會出現在某個地方。最後隨便印出來確認一下，有的人甚至會重複幾次比對看看和原本預期是不是差太多。有時候準確率大概七八成左右，也有人覺得只要能跑就好了；但遇到運算速度慢半拍，那就又得回頭修修看。有不少開發者觀察到，其實不同裝置間效果落差大概三成上下，所以真正表現怎樣，恐怕只有在特定情境下才比較容易看出來。
至於那些輸入或輸出細節嘛，好像很多人都是照著手冊一步步查的。你只要準備好自己的資料，把它放進對應的位置，有時候還會猶豫是不是資料格式對了沒。調用的時候也就是呼叫 interpreter 去執行，如果一切順利，那個結果就會出現在某個地方。最後隨便印出來確認一下，有的人甚至會重複幾次比對看看和原本預期是不是差太多。有時候準確率大概七八成左右，也有人覺得只要能跑就好了；但遇到運算速度慢半拍，那就又得回頭修修看。有不少開發者觀察到，其實不同裝置間效果落差大概三成上下，所以真正表現怎樣，恐怕只有在特定情境下才比較容易看出來。
醫療遠距監控案例：看TFLite如何拯救病患的生命數據
如果打算把 TensorFlow 模型轉成 TensorFlow Lite，過程中會碰到不少細節，尤其在資源比較緊縮的手機或嵌入式設備上，有些小技巧聽說還挺管用。其實最佳化 TensorFlow Lite 模型，大概就像在收拾行李一樣，東西能省則省，也許速度還會加快不少，只是準確率偶爾要再調整看看。
有些人會嘗試修剪掉一些不太重要的權重——這個通常叫 pruning，好像常見做法就是讓模型輕巧一點。有時候這種減肥方式對推論速度也蠻有幫助，但實際效果每次都可能略有不同。大致步驟倒是不複雜，什麼載入模型、用 tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude 去處理一下，再丟資料進去多訓練幾回合，據說成功率還可以。
另外，量化（quantization）也是不少人討論的主題——反正就是把計算精度調低點嘛，用來降低硬體負擔。在那些運算力有限的小裝置上，這種方法看起來挺值得考慮。通常有人會直接用 TFLiteConverter 加點選項，不需要寫太多額外代碼，就能讓模型變得更精簡。不過量化後性能提升幅度，每次測試都不盡相同，大致上是有人覺得明顯、也有人沒啥感覺。
至於硬體加速這塊，其實很多新一點的手機或其他裝置裡面，都塞了 GPU 或 DSP 之類的東西。TensorFlow Lite 本身支援各種不同的加速方法，可是要怎麼搭配才最有效，有時還要根據現場情況摸索一下。總之，如果想讓模型執行得快又順暢，多半少不了這些調整，只是結果如何嘛…可能得自己玩一輪才能抓出門道。
有些人會嘗試修剪掉一些不太重要的權重——這個通常叫 pruning，好像常見做法就是讓模型輕巧一點。有時候這種減肥方式對推論速度也蠻有幫助，但實際效果每次都可能略有不同。大致步驟倒是不複雜，什麼載入模型、用 tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude 去處理一下，再丟資料進去多訓練幾回合，據說成功率還可以。
另外，量化（quantization）也是不少人討論的主題——反正就是把計算精度調低點嘛，用來降低硬體負擔。在那些運算力有限的小裝置上，這種方法看起來挺值得考慮。通常有人會直接用 TFLiteConverter 加點選項，不需要寫太多額外代碼，就能讓模型變得更精簡。不過量化後性能提升幅度，每次測試都不盡相同，大致上是有人覺得明顯、也有人沒啥感覺。
至於硬體加速這塊，其實很多新一點的手機或其他裝置裡面，都塞了 GPU 或 DSP 之類的東西。TensorFlow Lite 本身支援各種不同的加速方法，可是要怎麼搭配才最有效，有時還要根據現場情況摸索一下。總之，如果想讓模型執行得快又順暢，多半少不了這些調整，只是結果如何嘛…可能得自己玩一輪才能抓出門道。
農夫的好幫手！用手機拍照就能診斷作物病蟲害的黑科技
在某些比較講究效能的應用裡，開發者偶爾會考慮引入一些專門的函式庫或API，好像Android那邊有個叫做Neural Networks API（NNAPI）的東西，據說結合TensorFlow Lite後，跑起來有機會更順一點。這類優化手法讓模型即使放到資源比較緊的裝置上，也還算能運作，不少人覺得這種方式挺適合移動或嵌入式環境。不過效果到底多明顯，有時候還得看場景。
說到把TensorFlow Lite模型塞進手機App，其實步驟沒想像中複雜，但細節有點瑣碎。通常一開始會先把TensorFlow Lite的函式庫加進你的開發環境。如果是Android，大概就去build.gradle那邊掛個依賴；iOS則有人推薦直接用CocoaPods加進來——反正就是要讓專案能找到那些元件。有些範例寫法好像這樣：
搞定這些之後，其實還沒完。一般來說，把模型準備好、載入什麼的，都算基礎工，真正跑起來才會遇到各種小狀況。大致上流程大同小異，但版本跟情境不同，有時步驟會稍微變一下。
說到把TensorFlow Lite模型塞進手機App，其實步驟沒想像中複雜，但細節有點瑣碎。通常一開始會先把TensorFlow Lite的函式庫加進你的開發環境。如果是Android，大概就去build.gradle那邊掛個依賴；iOS則有人推薦直接用CocoaPods加進來——反正就是要讓專案能找到那些元件。有些範例寫法好像這樣：
# Android那邊，在app的build.gradle檔案裡
dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0+'
}
# iOS這邊，要在Podfile補上一行
pod 'TensorFlowLiteSwift'搞定這些之後，其實還沒完。一般來說，把模型準備好、載入什麼的，都算基礎工，真正跑起來才會遇到各種小狀況。大致上流程大同小異，但版本跟情境不同，有時步驟會稍微變一下。
自駕車安全升級！藏在行車記錄器裡的AI辨識引擎
把 tflite 模型檔案丟進應用程式裡這件事，其實也沒什麼玄機。有些人會選擇把模型放在 Android 的 assets 資料夾裡，iOS 則好像都塞在 main bundle。只要路徑沒搞錯，大致上都能順利存取。
至於推論的流程，就需要寫點碼了。大部分狀況下，就是準備輸入跟輸出，把資料餵給 Interpreter，再去撈結果。如果有誰還是看不太懂，大致像下面這樣：
try {
tflite = new Interpreter(loadModelFile(activity));
tflite.run(inputData, outputData);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
但這步驟，偶爾還是會遇到小狀況，不同手機跑起來可能怪怪的。畢竟市面上手機五花八門，有些螢幕比較小、硬體規格參差，有時候 OS 版本又舊得不像話。所以有人建議，多在幾種不同設備上測試看看，比較能發現奇怪的小問題。
其實，越來越多人傾向用 TensorFlow Lite 這種方式做模型部署。一方面省空間，一方面裝置運算不用靠雲端伺服器，不知是不是算有點效率。不過說到真的大規模、各種場景的應用，好像也不是每個場合都適合，某些案例顯示它確實靈活，但也要配合需求情境才看得出效果。
至於推論的流程，就需要寫點碼了。大部分狀況下，就是準備輸入跟輸出，把資料餵給 Interpreter，再去撈結果。如果有誰還是看不太懂，大致像下面這樣：
try {
tflite = new Interpreter(loadModelFile(activity));
tflite.run(inputData, outputData);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
但這步驟，偶爾還是會遇到小狀況，不同手機跑起來可能怪怪的。畢竟市面上手機五花八門，有些螢幕比較小、硬體規格參差，有時候 OS 版本又舊得不像話。所以有人建議，多在幾種不同設備上測試看看，比較能發現奇怪的小問題。
其實，越來越多人傾向用 TensorFlow Lite 這種方式做模型部署。一方面省空間，一方面裝置運算不用靠雲端伺服器，不知是不是算有點效率。不過說到真的大規模、各種場景的應用，好像也不是每個場合都適合，某些案例顯示它確實靈活，但也要配合需求情境才看得出效果。
智慧家居變聰明瞭！聊聊那些會聽會看的家電大腦
有時候在醫療這塊，好像有人會用 TensorFlow Lite 放進遠端健康監測的應用程式裡。據說，讓手機自己處理資料後，病人狀態就能快點被掌握，尤其是那些慢性問題的人，家屬和醫護也比較容易及時注意到些什麼變化。其實不只醫療，農業上也有人試著讓農夫們用手機拍照辨識作物上的蟲或病害。聽說這種影像辨識的方式，有助於早點發現可能的問題，大概可以省下不少損失，但成效可能還是要看環境跟配合度。
汽車領域嘛，也不是沒見過 TensorFlow Lite 的身影。有些車廠把它塞進行車記錄器裡，用來幫忙辨認路上的行人、其他汽車之類。如果運氣好、情況適合，駕駛收到提示的反應時間會縮短一點，不過安全性提升多少，好像還需要持續觀察。
家電那方面，有些智慧家庭設備—像什麼語音助理啊、帶鏡頭的裝置—偶爾會搭配 TensorFlow Lite 來做聲音或圖像分析。因為資料直接在本機處理，用戶操作起來感覺順暢些，也有一些人覺得比較不用擔心隱私外洩。但這樣的設計到底對所有場景都管用嗎？目前看法還滿分歧。
總之，看起來這類工具橫跨了好幾個產業，但每個案例都有不同挑戰和限制。現在只是初步看到一些成效，要說完全普及或適用於所有情境，大概還言之過早吧。
汽車領域嘛，也不是沒見過 TensorFlow Lite 的身影。有些車廠把它塞進行車記錄器裡，用來幫忙辨認路上的行人、其他汽車之類。如果運氣好、情況適合，駕駛收到提示的反應時間會縮短一點，不過安全性提升多少，好像還需要持續觀察。
家電那方面，有些智慧家庭設備—像什麼語音助理啊、帶鏡頭的裝置—偶爾會搭配 TensorFlow Lite 來做聲音或圖像分析。因為資料直接在本機處理，用戶操作起來感覺順暢些，也有一些人覺得比較不用擔心隱私外洩。但這樣的設計到底對所有場景都管用嗎？目前看法還滿分歧。
總之，看起來這類工具橫跨了好幾個產業，但每個案例都有不同挑戰和限制。現在只是初步看到一些成效，要說完全普及或適用於所有情境，大概還言之過早吧。
想學更多？這裡有完整的Python機器學習免費教程資源
TensorFlow Lite這個東西，很多人說它能在那些資源不太夠用的設備上運作得還算順手，所以好像慢慢變成開發者想做效率型AI應用時會考慮的選項。教學內容嘛，整理過後都放在某個系列裡面，數量大概有七十來篇，詳細目錄在哪邊其實我一時想不起來，但有興趣的人可以自己去找。
然後，好像最近有團隊還在推動一些免費課程，也跟心理健康創業計畫扯上了點關係。有人說如果想要支持這些教學或者那種新創事業，可以透過購買他們的電子書來幫忙——價格比原本便宜了將近一半，只是優惠碼記得看清楚，不然可能用不了。
至於網站嘛，DataDrivenInvestor.com偶爾會更新一些新文章。如果你真的很熱中資訊交換，他們也開放訂閱DDIntel（具體怎麼訂閱我沒仔細研究）。另外，創作者生態圈聽說也在徵人，有點像社群那樣。通訊軟體方面，他們設了一個官方Telegram頻道，大概不少人已經加進去了吧？LinkedIn、Twitter、YouTube和Facebook那些平台，他們都有帳號，但各自更新頻率怎麼樣就不太清楚了。
然後，好像最近有團隊還在推動一些免費課程，也跟心理健康創業計畫扯上了點關係。有人說如果想要支持這些教學或者那種新創事業，可以透過購買他們的電子書來幫忙——價格比原本便宜了將近一半，只是優惠碼記得看清楚，不然可能用不了。
至於網站嘛，DataDrivenInvestor.com偶爾會更新一些新文章。如果你真的很熱中資訊交換，他們也開放訂閱DDIntel（具體怎麼訂閱我沒仔細研究）。另外，創作者生態圈聽說也在徵人，有點像社群那樣。通訊軟體方面，他們設了一個官方Telegram頻道，大概不少人已經加進去了吧？LinkedIn、Twitter、YouTube和Facebook那些平台，他們都有帳號，但各自更新頻率怎麼樣就不太清楚了。
