TensorFlow Lite开发流程是指使用TensorFlow Lite框架在移动设备和边缘设备上部署机器学习模型的过程，它主要包括以下几个步骤：
- 选择或训练模型：根据具体的任务和数据来选择一个预训练的模型或创建一个自定义的模型。TensorFlow Lite提供了一系列预训练和优化的模型，如图像分类、对象检测、智能回复等。也可以使用TensorFlow或其他框架来训练自己的模型。
- 转换模型：使用TensorFlow Lite Converter将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型，这个过程可以对模型进行压缩、量化、剪枝等优化操作，以减小模型的大小和提高模型的性能3。TensorFlow Lite Converter提供了Python API和命令行接口，可以从多种输入类型转换模型，如SavedModel、Keras模型、具体函数等。
- 部署模型：将转换后的TensorFlow Lite模型文件加载到目标设备上，并使用TensorFlow Lite Interpreter来执行模型的推理5。TensorFlow Lite Interpreter支持多个平台，提供了多种语言的API，如C 、Java、Swift、Objective-C和Python等。也可以使用TensorFlow Lite Delegate来利用特定硬件上的加速器，如GPU、NPU、DSP等。
