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TensorFlow Lite 路线图
更新时间：2021 年 5 月
下面提供了我们的路线图的简要概览。请注意，该路线图随时可能发生变化，以下顺序也不代表任何类型的优先级。
我们将路线图分为四个关键部分：易用性、性能、优化和可移植性。我们非常希望您能对我们的路线图提出意见，并在 TensorFlow Lite 讨论组中提供反馈。
易用性
扩大了运算范围
根据用户反馈添加目标运算。
为特定的域和区域添加目标运算，包括随机运算、基本 Keras 层运算、哈希表、精选训练运算。
更多辅助工具
提供 TensorFlow 计算图注解和兼容性工具，以在训练和转换后验证 TFLite和硬件加速器的兼容性。
允许在转换过程中针对特定加速器进行目标确定和优化。
设备端训练
支持用于个性化和迁移学习的设备端训练，包括演示端到端使用的 Colab。
支持变量/资源类型（用于推断和训练）。
支持转换和执行具有多个函数（或签名）入口点的计算图。
增强了 Android Studio 集成
将 TFLite 模型拖放到 Android Studio 中即可生成模型接口。
改进 Android Studio 性能分析支持，包括内存性能分析。
Model Maker
支持较新的任务，包括目标检测、推荐和音频分类，涵盖了各种常见用法。
支持能够使迁移学习更容易的数据集。
Task Library
支持更多的模型类型（如音频、自然语言处理）以及相关的预处理和后处理功能。
使用 Task API 更新更多参考示例。
支持所有任务的开箱即用加速。
更多 SOTA 模型和示例
添加更多示例（例如音频、自然语言处理、结构数据相关），以演示模型用法以及覆盖不同平台的新功能和 API。
为设备端创建可共享的主干模型，以降低训练和部署成本。
跨多个平台无缝部署
在 Web 上运行 TensorFlow Lite 模型。
改进了跨平台支持
扩展和改进适用于 Android 上的 Java、iOS 上的 Swift、RPI 上的 Python 的 API。
增强 CMake 支持（例如，更广泛的加速器支持）。
更好的前端支持
改进与各种创作前端的兼容性，包括 Keras、tf.numpy。
性能
更出色的工具
用于跟踪每个版本的性能增益的公共信息中心。
用于更好地了解计算图与目标加速器兼容性的工具。
改善的 CPU 性能
默认启用 XNNPack，用于更快的浮点推断。
内核经过优化的端到端半精度 (Float16) 支持。
更新的 NN API 支持
全面支持较新的 Android 版 NN API 功能、运算和类型。
GPU 优化
通过委托序列化支持缩短启动时间。
用于零复制推断的硬件缓冲区互操作。
支持更广泛的设备加速。
更大的算子覆盖范围。
优化
量化
旨在从量化中排除某些层的选择性训练后量化。
用于逐层检查量化误差损失的量化调试程序。
将量化感知训练应用于更大的模型覆盖范围，例如 TensorFlow Model Garden。
训练后动态范围量化的质量和性能改进。
允许 SVD 等压缩算法的 Tensor Compression API。
剪枝/稀疏
组合可配置的训练时间（剪枝+量化感知训练）API。
增加对 TF Model Garden 模型的稀疏应用。
TensorFlow Lite 中的稀疏模型执行支持。
可移植性
微控制器支持
增加了对语音和图像分类的一系列 32 位 MCU 架构用例的支持。
音频前端：图形音频预处理和加速支持。
视觉和音频数据的示例代码和模型。