# 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖性，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
要将 TensorFlow 集成到您的应用中，首先，使用我们在整本书中提到的技术训练模型，然后保存模型。现在可以使用保存的模型在移动应用中进行推理和预测。
要了解如何在移动设备上使用 TensorFlow 模型，在本章中我们将介绍以下主题：
* 移动平台上的 TensorFlow
* Android 应用中的 TF Mobile
* Android 上的 TF Mobile 演示
* iOS 上的 TF Mobile 演示
* TensorFlow Lite
* Android 上的 TF Lite 演示
* iOS 上的 TF Lite 演示
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- 使用 Keras 中预训练的 VGG16 进行图像分类
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- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 Inception v3 进行图像分类
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- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
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- RL 算法的探索与开发
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- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
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- 生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
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- 定义并训练图以进行异步更新
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- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
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- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
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- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
- 张量处理单元