使用 TensorFlow Lite 从头创建机器学习模型

在机器学习领域，TensorFlow Lite 是一种用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型的框架。本文将介绍如何使用 TensorFlow Lite 从头创建一个机器学习模型，并展示相应的源代码。

步骤1：数据收集和准备

在开始创建模型之前，首先需要准备用于训练的数据。数据的质量和数量对模型的性能至关重要。可以从各种来源获取数据，例如公开数据集、传感器数据或自己收集的数据。

一旦收集到数据，就需要对其进行预处理和准备。这可能包括数据清洗、特征提取、数据切分等操作。确保数据的格式符合模型的输入要求，并进行适当的归一化或标准化处理。

步骤2：模型设计和训练

在 TensorFlow 中，可以使用 Keras 或 TensorFlow 的低级 API 来设计和训练模型。以下是一个简单的示例，展示如何使用 Keras 创建一个基本的神经网络模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义模型结构
model = keras.Sequentia