একটি প্রশ্ন আছে? টেনসরফ্লো ফোরাম ভিজিট ফোরামের সম্প্রদায়ের সাথে সংযুক্ত হন

টেনসরফ্লো লাইট

টেনসরফ্লো লাইট হ'ল সরঞ্জামগুলির একটি সেট যা বিকাশকারীদের তাদের মডেলগুলি মোবাইল, এম্বেড এবং আইওটি ডিভাইসে চালাতে সহায়তা করে ডিভাইস মেশিন লার্নিং সক্ষম করে।

মূল বৈশিষ্ট্য

  • 5 কী বাধা সম্বোধন করে অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অনুকূলিতকরণ : বিলম্বিতা (কোনও সার্ভারে কোনও রাউন্ড ট্রিপ নেই), প্রাইভেসি (কোনও ব্যক্তিগত ডেটা ডিভাইসটি ছেড়ে যায় না), সংযোগ (ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন হয় না), আকার (হ্রাসযুক্ত মডেল এবং বাইনারি আকার) এবং পাওয়ার খরচ (দক্ষ অনুমান এবং নেটওয়ার্ক সংযোগের অভাব)।
  • একাধিক প্ল্যাটফর্ম সমর্থন , অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএস ডিভাইস, এম্বেডড লিনাক্স এবং মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলি covering েকে রাখার জন্য
  • বিভিন্ন ভাষা সমর্থন , যার মধ্যে জাভা, সুইফট, অবজেক্টিভ-সি, সি ++ এবং পাইথন রয়েছে।
  • হার্ডওয়্যার ত্বরণ এবং মডেল অপ্টিমাইজেশন সহ উচ্চ কার্যকারিতা
  • একাধিক প্ল্যাটফর্মে ইমেজ শ্রেণিবদ্ধকরণ, অবজেক্ট সনাক্তকরণ, ভঙ্গ অনুমান, প্রশ্নের উত্তর, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস ইত্যাদি সাধারণ মেশিন শেখার কাজগুলির জন্য শেষ-শেষের উদাহরণগুলি

উন্নয়ন কর্মপ্রবাহ

নিম্নলিখিত গাইডটি ওয়ার্কফ্লোতে প্রতিটি পদক্ষেপের মধ্য দিয়ে যায় এবং আরও নির্দেশাবলীর লিঙ্ক সরবরাহ করে:

1. একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেল তৈরি করুন

একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেল ফ্ল্যাটবফার্স ( .tflite ফাইল এক্সটেনশন দ্বারা চিহ্নিত) হিসাবে পরিচিত একটি বিশেষ দক্ষ পোর্টেবল ফর্ম্যাটে উপস্থাপিত হয়। এটি টেনসরফ্লো এর প্রোটোকল বাফার মডেল ফর্ম্যাট যেমন হ্রাসযুক্ত আকার (ছোট কোড পদচিহ্ন) এবং দ্রুত অনুমান (অতিরিক্ত পার্সিং / আনপ্যাকিং পদক্ষেপ ছাড়াই ডেটা সরাসরি অ্যাক্সেস করা যায়) এর মাধ্যমে বিভিন্ন সুবিধা সরবরাহ করে যা সীমাবদ্ধ গণনা এবং মেমরির সংস্থান সহ ডিভাইসে দক্ষতার সাথে কার্যকর করতে টেনসরফ্লো লাইটকে সক্ষম করে ables ।

একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেলটি বিকল্পভাবে মেটাডেটাতে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যা হ'ল মানব-পঠনযোগ্য মডেল বিবরণ এবং ডিভাইস অনুক্রমের সময় প্রাক-প্রসেসিং পাইপলাইনগুলির স্বয়ংক্রিয় প্রজন্মের জন্য মেশিন-পঠনযোগ্য ডেটা রয়েছে। আরও তথ্যের জন্য মেটাডেটা যুক্ত করুন।

আপনি নিম্নলিখিত উপায়ে একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেল তৈরি করতে পারেন:

2. চালান অনুমান

অনুমানটি ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে অন ডিভাইসটিতে একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেল কার্যকর করার প্রক্রিয়া বোঝায়। আপনি মডেল ধরণের উপর নির্ভর করে নিম্নলিখিত উপায়ে অনুক্রম চালাতে পারেন:

অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএস ডিভাইসে, আপনি হার্ডওয়্যার ত্বরণ ব্যবহার করে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন। পারেন প্ল্যাটফর্মে আপনি একটি ব্যবহার করতে পারেন জিপিইউ প্রতিনিধি , অ্যান্ড্রয়েড আপনি হয় ব্যবহার করতে পারেন NNAPI প্রতিনিধি (নতুন ডিভাইসের জন্য) অথবা ষড়ভুজ প্রতিনিধি (পুরনো ডিভাইস) এবং iOS এ আপনি ব্যবহার করতে পারেন কোর এমএল প্রতিনিধি । নতুন হার্ডওয়্যার ত্বরণকারীদের জন্য সমর্থন যুক্ত করতে, আপনি নিজের প্রতিনিধি নির্ধারণ করতে পারেন।

এবার শুরু করা যাক

আপনি আপনার টার্গেট ডিভাইসের উপর ভিত্তি করে নিম্নলিখিত গাইডগুলি উল্লেখ করতে পারেন:

প্রযুক্তিগত বাধা