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3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite，EfficientNet的端侧版本，运行在 TensorFlow Lite 上，针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本（EfficientNet-lite0~4），让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。
EfficientNet-Lite4 是计算量最大的版本，在 ImageNet上的top-1准确率达到了80.4%，同时能够以30ms/image的速度运行在 Pixel 4 的 CPU 上。EfficientNet-lite 具体的精度和延时、参数的关系如下图所示。可见其已经把MobileNet V2，ResNet 50，Inception v4等模型远远甩在背后。
EfficientNet-lite进行了一系列的优化：
量化。定点运算的速度要比浮点运算快很多，在移动设备算力有限的场景下，量化必不可少。但量化使用了定点数，表示范围相对于浮点数小很多，必然存在精度的损失。借助 TensorFlow Lite 中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理，尽可能地降低了对准确率的影响。通过量化，模型大小减少为1/4，推理速度提升近2倍。
EfficientNet-lite0 浮点模型float32与int8量化版本在模型尺寸、精度及时延的对比：
结构和算子优化。去除 squeeze-and-excitation 结构，因为目前在端侧设备上支持欠佳。
使用 Relu6替代swish 激活函数，swish激活复杂度高，并且对量化有不利影响。
放缩模型尺寸时固定 stem 与 head 模块，减少放缩后模型的大小与计算量。
对于用户个性化的数据集，建议使用 TensorFlow Lite Model Maker，在已有 TensorFlow 模型上使用迁移学习。TensorFlow Lite Model Maker 支持很多模型结构，包括 MobileNetV2 和所有5个版本的 EfficientNet-Lite。以下为使用 EfficientNet-lite0 进行鲜花分类的代码，只要五行。
# Load your custom dataset
data = ImageClassifierDataLoader.from_folder(flower_path)
train_data, test_data = data.split(0.9)# Customize the pre-trained TensorFlow model
model = image_classifier.create(train_data, model_spec=efficienetnet_lite0_spec)# Evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(test_data)# Export as TensorFlow Lite model.
model.export('image_classifier.tflite', 'image_labels.txt')
通过改变 model_spec 参数，可以尝试不同的模型。模型建立好以后，可以将其构建为移动端 app，把自己个性化的模型存放在 asset 文件夹。
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