存储/传输模型--安卓系统下的TensorFlow Lite迁移学习

存储/传输模型是指将机器学习模型存储在设备上并进行传输的一种方法。在安卓系统下，TensorFlow Lite是一种用于在移动设备和嵌入式设备上运行机器学习模型的轻量级解决方案。

TensorFlow Lite是TensorFlow的一个子集，它专门针对移动和嵌入式设备进行了优化，以提供快速且高效的推理能力。迁移学习是指利用已经训练好的模型，通过微调或调整模型的一部分来解决新的任务。

TensorFlow Lite迁移学习在安卓系统下的应用场景非常广泛。它可以用于图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等各种机器学习任务。通过迁移学习，可以利用已经训练好的模型，快速构建和部署自定义的机器学习应用。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow Lite相关的产品和服务，包括：

1. 腾讯云AI开放平台：提供了丰富的机器学习和人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以与TensorFlow Lite结合使用，实现更强大的功能。详情请参考：腾讯云AI开放平台
2. 腾讯云移动推送：提供了消息推送、用户分群、行为分析等功能，可以与TensorFlow Lite结合使用，实现个性化推荐和智能推送。详情请参考：腾讯云移动推送
3. 腾讯云物联网平台：提供了设备接入、数据管理、远程控制等功能，可以与TensorFlow Lite结合使用，实现智能设备和物联网应用。详情请参考：腾讯云物联网平台

通过以上腾讯云产品和服务，开发者可以轻松构建基于TensorFlow Lite的机器学习应用，并实现存储和传输模型的需求。