モバイル デバイスとエッジ デバイスに機械学習モデルをデプロイする

TensorFlow Lite は、モバイル、マイクロコントローラー、その他のエッジ デバイスにモデルをデプロイするためのモバイル ライブラリです。

ガイドを見る

ガイドでは、TensorFlow Lite の概念とコンポーネントについて説明しています。

例を見る

TensorFlow Lite の Android および iOS アプリをご覧ください。

チュートリアルを見る

一般的なユースケースで TensorFlow Lite を使用する方法を学びます。

使い方

モデルを選ぶ

新しいモデルを選択するか、既存のモデルを再トレーニングします。

開発者ガイドを読む

変換

TensorFlow Lite コンバーターを使用して、TensorFlow モデルを圧縮されたフラット バッファーに変換します。

開発者ガイドを読む

配備

圧縮された .tflite ファイルを取得して、モバイル デバイスまたは組み込みデバイスにロードします。

開発者ガイドを読む

最適化

32 ビット浮動小数点をより効率的な 8 ビット整数に変換して量子化するか、GPU で実行します。

開発者ガイドを読む

一般的な問題の解決策

モバイルおよびエッジのユースケース向けに最適化された TF Lite モデルとオンデバイス ML ソリューションを調べます。

すべての TensorFlow Lite の例を見る オンデバイス ML ソリューションを調べる

画像分類

人、活動、動物、植物、場所など、何百ものオブジェクトを識別します。

物体検出

境界ボックスで複数のオブジェクトを検出します。はい、犬や猫も。

質疑応答

BERT を使用して、最先端の自然言語モデルを使用して、テキストの特定のパッセージの内容に基づいて質問に回答します。

コミュニティへの参加

TensorFlow コミュニティに参加するその他の方法をご覧ください。

コミュニティ

GitHub の TensorFlow Lite

TensorFlow フォーラムで質問する

スタックオーバーフロー

開発ライブラリ コミュニティ プロジェクトを調べる

TensorFlow Lite ユーザーの一部

ケーススタディを見る

Google フォト

Gボード

Gmail

Google アシスタント

VSCO

シャザム

ネスト

失くす

ニュースとお知らせ

その他の更新についてはブログをチェックし、TensorFlow ニュースレターを購読して、最新のお知らせを受信トレイに直接送信してください。

サインアップ

TensorFlow Lite を使ってみる

ガイドを調べる