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#码力全开·技术π对#如何利用 Android 机器学习（ML）平台优化应用性能并减少体积？
在 Android 应用中集成机器学习功能时，开发者常面临应用体积膨胀、性能差异大、设备兼容性差等问题。Google 推出的 Android 机器学习平台（Android ML Platform）通过提供统一的推理 API 和硬件加速支持，试图解决这些问题。如何基于该平台高效部署机器学习模型，并平衡性能与体积？
码力全开·技术π
AuraLife
2025-05-01 09:47:15
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- 使用轻量级模型：对于移动设备来说，模型的大小和推理速度至关重要。Google提供了诸如MobileNet、TinyML等专门为移动设备设计的轻量级模型，这些模型在保证一定准确率的同时显著减少了计算需求。
- 模型量化：通过将模型中的浮点数权重转换为8位整数或其他低精度格式来减少模型大小，并可能加速推理过程。TensorFlow Lite支持多种量化策略，包括动态范围量化、全整数量化等。
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