Разница между форматами TensorFlow Lite и ONNX для мобильных приложений заключается в их назначении и функциях.

TensorFlow Lite (TFLite) предназначен для оптимизации моделей TensorFlow для работы на устройствах с ограниченными ресурсами. 28 Он подходит для приложений, требующих работы в автономном режиме, с низкой задержкой и небольшим размером двоичных файлов. 5 TensorFlow Lite поддерживает Android, iOS, встроенный Linux и микроконтроллеры. 2

ONNX (Open Neural Network Exchange) — это стандартизированный формат для представления моделей глубокого обучения. 4 Его основная цель — обеспечить совместимость различных фреймворков глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Caffe2 и другие. 4 ONNX позволяет обучать модели в рамках одной среды, а затем переносить их в другую среду для распознавания лиц, жестов или объектов и т. д.. 1

Таким образом, TensorFlow Lite ориентирован на работу с моделями, оптимизированными для мобильных устройств, в то время как ONNX предназначен для обеспечения совместимости различных фреймворков глубокого обучения и обмена моделями между ними.