现有经验贴汇总：
https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/56049710?winzoom=1
https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/54097796
https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257
https://www.w3cschool.cn/tensorflow/tensorflow-zcim2chz.html
https://blog.csdn.net/cxq234843654/article/details/71171293
https://blog.csdn.net/lq126126/article/details/80776744
什么是TensorFlow Lite
TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案，具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性，此外还有一系列的工具去转换、调试和优化模型。
采用TensorFlow Lite开发的应用优点之一是反应速度非常快，比如开发照片处理app，不需要将照片传输到云端，可以直接在终端上处理。优点之二是可以离线使用，这在网络条件比较差的地区尤为重要。
Tensorflow Lite具有高度可移植性，已经在如下平台成功移植：
Android、iOS
Raspberry PI、及其它Linux SoCs
微处理器(包括没有操作系统，没有POSIX环境的系统)
也能在PC、Mac运行，调试方便
使用TensorFlow Lite的流程
TensorFlow Lite的优化
相较于TensorFlow，TensorFlow Lite进行了如下优化：
压缩模型：缩小模型体积
量化 (Quantization)：TensorFlow模型中包含大量的矩阵，矩阵数值通常采用32bit的float数据类型，量化就是将这些32bit的浮点数采用8bit的byte表示。
CPU ops融合：比如特别为ARM Neon指令集优化
优化的SIMD运算核心
此外TensorFlow Lite还紧密整合硬件加速器，支持如下几类硬件加速器：
GPUs
Edge-TPUs
NNAPI支持的硬件加速器
对GPUs的支持状况：
Android上：基于OpenGL的GPU加速
预定2018年第四季度发布binary
可加速MobileNet以及其它图像模型
关于Google打造的Edge TPUs:
TensorFlow Lite可以通过参数决定runtime library大小。基本的interpreter 80K，所有内建Ops kernel 750KB，相当小。考虑到不同模型可能用到不同的ops，还可以继续优化，比如可以只注册你需要的Ops，这样其余的Ops就不会编译到runtime library中，体积还可以进一步缩减。
开发者的反馈
TensorFlow Lite得到了众多开发者的使用，得到了很多正面的反馈：
跨平台部署
更快的推断 (inference) 速度
更小的runtime library
硬件加速
也收集到了一些改进意见：
TensorFlow Lite更易于使用
增加支持的Ops数量
增强模型优化工具
更多的文档、范例源码…
后面会进一步说明TensorFlow Lite团队对这些问题的改进。
如何使用TensorFlow Lite
使用Demo App
下载：从https://www.tensorflow.org/mobile/tflite下载一个demo app(iOS/Android)
编译：在您的机器上简单的编译demo apps
运行：运行demo app，并试着修改看看
参考：
https://www.ctolib.com/topics-135082.html
https://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/9382700.html
https://blog.csdn.net/ivy_yijing1115/article/details/79097263
