Implementa modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles y de IoT

TensorFlow Lite es un framework de código abierto de aprendizaje profundo para la inferencia en dispositivos.

Ver la guía

Las guías explican los conceptos y los componentes de TensorFlow Lite.

Ver ejemplos

Explora TensorFlow Lite en apps para iOS y Android.

Ver los modelos

Implementa con facilidad modelos previamente entrenados.

Cómo funciona

Elige un modelo

Elige un modelo nuevo o vuelve a entrenar uno existente.

Convertir

Convierte un modelo de TensorFlow en un archivo comprimido FlatBuffer con TensorFlow Lite Converter.

Implementación

Toma el archivo comprimido .tflite y cárgalo en un dispositivo móvil o incorporado.

Optimize

Realiza una cuantización mediante la conversión de números de puntos flotante de 32 bits a números enteros de 8 bits, que son más eficientes, o realiza la ejecución en la GPU.

Soluciones para problemas comunes

Explora modelos optimizados para ayudar con casos prácticos comunes de dispositivos móviles y perimetrales.

Clasificación de imágenes

Identifica cientos de objetos, entre ellos personas, actividades, animales, plantas y lugares.

Detección de objetos

Detecta múltiples objetos con cuadros de límites. Sí, perros y gatos también.

Question Answering

Usa un modelo novedoso de lenguaje natural para responder preguntas en función del contenido de una determinada porción de texto con BERT.

Noticias y anuncios

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16 de septiembre de 2020  
Novedades de TensorFlow Lite para PLN

Obtén información sobre la compatibilidad de extremo a extremo de TensorFlow Lite para tareas de PLN. Esta mejora incluye modelos de PLN preentrenados y la posibilidad de crear, convertir e implementar modelos en dispositivos perimetrales.

14 de septiembre de 2020  
Introducción a recomendaciones en el dispositivo

Nos complace convertir una solución de extremo a extremo en código abierto para tareas de recomendación en el dispositivo de TFLite. Invitamos a los desarrolladores a compilar modelos en el dispositivo con nuestra solución, que provee recomendaciones personalizadas con latencia baja y de alta calidad, y al mismo tiempo garantiza la privacidad de los usuarios.

10 de septiembre de 2020  
Desarrollo sencillo de programas de AA para dispositivos móviles con la Biblioteca de tareas de TensorFlow Lite

Un conjunto de API específicas para ciertas tareas, potentes y fáciles de usar, que permiten a los desarrolladores de apps crear experiencias de AA con TensorFlow Lite. Actualmente la Biblioteca de tareas de TensorFlow Lite es compatible con seis tareas de AA, incluidos casos de uso de Vision y PLN.

9 de septiembre de 2020  
Cómo crear un Cartoonizer con TensorFlow Lite

Un instructivo completo sobre cómo convertir modelos de TF 1.x a TensorFlow Lite (TFLite) y cómo implementarlos en una app para Android. Usamos la vinculación de modelos de AA de Android Studio para importar el modelo a fin de caricaturizar una imagen capturada con CameraX.