本文介绍了在TensorFlow下针对嵌入式设备构建高性能神经网络模型的最佳实践，包括优化模型结构、使用TensorFlow Lite、量化和优化工具，以及硬件加速器和数据输入输出的优化策略。
TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践——嵌入式
神经网络模型在嵌入式设备上的应用越来越普遍。然而，由于嵌入式设备的计算资源和内存限制，构建高性能的神经网络模型是一个具有挑战性的任务。本文将介绍使用TensorFlow构建高性能神经网络模型的最佳实践，并提供相应的源代码示例。
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优化模型结构
在嵌入式设备上部署神经网络模型时，首先需要考虑的是模型的结构优化。以下是一些常见的优化策略：- 减少模型参数：可以通过减少网络层数、减小卷积核大小、降低通道数等方式来减少模型的参数量，从而减小模型的计算和内存开销。
- 使用轻量级模型：可以选择一些经过压缩和精
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