刚好我之前在树莓派3/4上折腾过TF Lite的部署，给你整理几个可行的方案，亲测有效：

一、快速上手：安装预编译的Python Runtime #

如果你的项目用Python开发，这是最省心的方式——官方其实有针对ARM架构的预编译包，只是没在主站的Android/iOS指南里突出：

• 先升级pip到最新版本：

  python3 -m pip install --upgrade pip
  

• 直接安装TF Lite Runtime：

  python3 -m pip install tflite-runtime
  

• 验证安装是否成功：

  import tflite_runtime.interpreter as tflite
  # 替换成你的模型路径
  interpreter = tflite.Interpreter(model_path="your_model.tflite")
  interpreter.allocate_tensors()
  print("TF Lite Runtime 安装成功！")
  

二、自定义需求：从源码编译（C++/Python） #

如果预编译包满足不了你的需求（比如需要开启特定优化、添加自定义算子），可以从源码编译：

第一步：准备编译环境 #

先把树莓派的依赖补全：

sudo apt update && sudo apt install -y build-essential git cmake libatlas-base-dev python3-dev

然后克隆TensorFlow仓库，建议切换到稳定版本（比如2.15.0，避免最新版的兼容性问题）：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.15.0

第二步：编译C++库 #

适合用C++开发的嵌入式项目：

mkdir tflite_build && cd tflite_build
# 开启NEON优化（树莓派3/4都支持，能大幅提升运算速度）
cmake ../tensorflow/lite/ \
  -DCMAKE_C_COMPILER=gcc \
  -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ \
  -DTFLITE_ENABLE_NEON=ON
# 用全部核心编译，加快速度
make -j$(nproc)

编译完成后，库文件会在tflite_build/lib/目录下，直接链接到你的项目里就行。

第三步：编译Python绑定 #

如果需要自定义Python版本的TF Lite：
回到TensorFlow根目录，运行编译脚本：

python3 ./tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package.py

编译完成后，当前目录会生成一个.whl文件，用pip安装即可：

python3 -m pip install ./tflite_pip/python/dist/tflite_runtime-*.whl

三、部署小技巧 #

• 模型优化：树莓派性能有限，建议用轻量化模型（比如MobileNet、EfficientNet-Lite系列），或者在转换模型时开启INT8量化，既能缩小模型体积，又能提升运行速度。
• 硬件加速：如果你的树莓派带Corona GPU，可以尝试编译时开启GPU支持（需要额外安装OpenCL依赖，步骤稍复杂，适合进阶需求）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3706123