TensorFlow Lite二进制文件大小约为900KB，对我来说仍然很大。我想知道如何只使用支持模型所需的运算符来缩小尺寸？
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如果您使用的是Tensorflow Lite，the only solution I have found将在Interpreter级别工作并自定义内核库（OpResolver）。我不认为有这样做的自动方式，the available only example (here the header)并不是那么容易理解恕我直言。我认为下一版本中将包含有关此主题的更多改进。另外，我不确定这会减少最终库的大小。在API说明中，此方法被认为等同于选择性注册，这在Tensorflow Mobile的答案的下一部分中进行了解释。
作为问题的答案＆＃34;我如何只启用我的模型＆＃34;使用的操作，答案在Tensorflow Mobile Documentation（在二进制大小子部分）。
Tensorflow Mobile的通常大小似乎是12MB，但可以通过仅包含模型所需的操作来减少它。显然，这需要使用Bazel将Tensorflow Lite构建为框架。
您可以使用ops_to_register.h工具here创建所需操作的标头（print_selective_registration_header.py）。生成的标头应放在Tensorflow源目录的根目录中。
您现在已准备好编译库，将SELECTIVE_REGISTRATION定义传递给编译器（使用Bazel构建，您应该添加选项：--copts=”-DSELECTIVE_REGISTRATION”）。
我认为这个程序会为库提供最少的操作。其他一些编译器优化标志可能会帮助您确定大小（有时会影响性能）。
我实际上并不知道你是如何编译你的代码（静态库或动态库），这是你在性能方面的需求，以及Tensorflow bazelfile中的默认选项，但你可以试试：< / p>
-O1或-Os（有时会对二进制文件大小有所帮助，我认为Tensorflow的默认值为框架-O2和-O3单个内核，虽然我不知道Lite版本。-fdata-section和--gc-sections：引用gcc文档：＆＃34; [-fdata-sections]与链接器垃圾收集（链接器--gc-sections一起使用选项）这些选项可能会导致较小的静态链接可执行文件（剥离后）。＆＃34; （似乎linker options for Raspberry Pi）--gc-sections
-fvisibility-inlines-hidden应该影响内联函数的性能，但会减小共享对象的导出表的大小。此选项可能打破库。可以阅读一些解释here。-fvisibility=hidden。看看它here。