随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景需要使用到深度学习模型来解决问题。而在实际应用中，我们通常需要将训练好的模型部署到移动设备或者嵌入式设备上，以实现实时推理或者离线推理。但是，传统的深度学习模型往往存在着计算量大、内存占用高等问题，这使得直接在移动设备或者嵌入式设备上运行模型成为了一种难以实现的事情。

为了解决这个问题，Google公司推出了一种名为TFLite的模型格式。TFLite是TensorFlow Lite的缩写，是一种针对移动设备和嵌入式设备的轻量级模型格式，它可以将训练好的深度学习模型转换为可在移动设备或者嵌入式设备上运行的模型。相比于传统的深度学习模型，TFLite模型具有计算量小、内存占用低等优点，可以更好地适应移动设备和嵌入式设备的计算资源限制。

那么，如何训练TFLite模型呢？在训练TFLite模型之前，我们需要先使用TensorFlow训练好一个基于Keras或者Estimator的模型。然后，将训练好的模型转换为TFLite模型。具体的步骤如下：

1. 安装TensorFlow和TFLite

在训练TFLite模型之前，我们需要先安装TensorFlow和TFLite。可以通过pip命令进行安装：

```

pip install tensorflow

pip install tflite

```

2. 导出Keras或者Estimator模型

在训练好一个Keras或者Estimator模型之后，我们需要将模型导出为SavedModel格式。可以使用如下代码进行导出：

```

model = create_keras_model() # 或者 create_estimator_model()

model.save('saved_model')

```

3. 转换为TFLite模型

将SavedModel格式的模型转换为TFLite模型，可以使用如下代码进行转换：

```

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')

tflite_model = converter.convert()

open('converted_model.tflite', 'wb').write(tflite_model)

```

4. 验证TFLite模型

完成TFLite模型的转换之后，我们需要对其进行验证，以确保转换成功。可以使用TFLite模型进行推理，比较推理结果和原始模型的结果是否一致。代码如下：

```

import numpy as np

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='converted_model.tflite')

interpreter.allocate_tensors()

input_details = interpreter.get_input_details()

output_details = interpreter.get_output_details()

input_data = np.array(np.random.random_sample(input_details[0]['shape']), dtype=np.float32)

interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

tflite_results = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

```

通过以上步骤，我们就可以顺利地训练出一个TFLite模型，并将其部署到移动设备或者嵌入式设备上进行推理。