机器学习笔记：使用TensorFlow Lite进行模型部署

在机器学习领域，模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中的关键步骤。TensorFlow Lite是一个用于在移动设备和嵌入式系统上部署机器学习模型的工具，它提供了轻量级、高效的模型推理解决方案。本文将介绍如何使用TensorFlow Lite来部署模型，并提供相应的源代码。

步骤1：训练模型
在模型部署之前，首先需要训练一个机器学习模型。这个过程通常包括数据预处理、模型选择和参数调优等步骤。在本文中，我们将假设您已经完成了模型训练，并且拥有一个已经保存的TensorFlow模型。

步骤2：将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型
TensorFlow Lite使用自己的模型格式，因此我们需要将已训练的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型。下面是一个示例代码片段，展示了如何使用TensorFlow Lite Converter来执行此转换过程：

import tensorflow as tf

# 加载已训练的TensorFlow模型
loaded_model = tf.keras.models