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TensorFlow 2.21 到底有多强大？
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 主要内容：
TensorFlow 到底是什么
TensorFlow 是 Google 出品的机器学习框架，2015 年开源。名字里的 Tensor 是张量，也就是多维数组；Flow 是这些数组在一张计算图里怎么流动。你给它一批图片或一列数字，它负责做矩阵运算、算梯度、更新权重。
2.0 之后，默认就是立即执行。写模型像写普通 Python：建网络、喂数据、看损失往下掉。Keras 已经长在框架里面，搭一层全连接、一层卷积，不用再手写 session。
它覆盖的是整条链路，不只是「把网络跑起来」这一步。
用 tf.data 读数据、打乱、拼 batch
用 Keras 写模型、训练、评估
把训好的模型存成 SavedModel，放到服务器上
转成 TFLite，送到手机、浏览器或者单片机旁边的小芯片上
同一套模型，可以留在机房，也可以瘦身之后放进手机。2.21 加强的就是后面这条路。
2.21 这次动了哪里
官方发布说明不长。真正会碰到的变化，集中在端侧运行时、几个低精度算子、图片解码，还有数据管道里的一个小类型。
端侧推理交给 LiteRT
TFLite 这个项目已经改名叫 LiteRT，并且单独继续开发。Google 在 2025 年的 I/O 上预告过它，2.21 发布时，这套加速能力正式进了生产环境，谁都可以用。
和原来的 TFLite 比，LiteRT 主打四件事：
GPU 推理大约是 TFLite 的 1.4 倍，并且补上了 NPU 加速
手机、边缘设备上的 GPU 和 NPU，走同一套流程
Gemma 这类开源模型，可以跨平台部署到设备上
PyTorch、JAX 的模型也能转过来跑
你以前怎么把模型转成 .tflite，大步骤还是那些。变的是转换之后，在设备上能调用的硬件更多，速度也更像样。
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