Tensorflow 与 Tensorflow Lite 的性能对比
Performance of Tensorflow vs Tensorflow Lite
将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式时是否有性能损失？
因为我从不同的边缘设备得到了这些结果：
与作为 TensorFlow Lite 模型的 Raspberry 模型相比，Nvidia Jetson 在 TensorFlow 模型（TensorRT 优化）上具有更高的准确性是否有意义。
正常情况下会有性能损失，但不会那么严重，更准确地说，在某些模型中准确率大约为 3%，但您必须自己测试以检查准确率。
受 TensorRT 或 TensorFlow-Lite 影响的模型不会经过完全相同的转换步骤（否则它们将是相同的）。因此，很明显，差异是显而易见的。
总而言之：与性能损失（最大 3%）相比，速度的提高更为重要。对于每一个假设测试都应该被采用。
将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式时是否有性能损失？ 因为我从不同的边缘设备得到了这些结果：
与作为 TensorFlow Lite 模型的 Raspberry 模型相比，Nvidia Jetson 在 TensorFlow 模型（TensorRT 优化）上具有更高的准确性是否有意义。
正常情况下会有性能损失，但不会那么严重，更准确地说，在某些模型中准确率大约为 3%，但您必须自己测试以检查准确率。
受 TensorRT 或 TensorFlow-Lite 影响的模型不会经过完全相同的转换步骤（否则它们将是相同的）。因此，很明显，差异是显而易见的。
总而言之：与性能损失（最大 3%）相比，速度的提高更为重要。对于每一个假设测试都应该被采用。