मोबाइल और IoT उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करें
TensorFlow Lite ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए एक खुला स्रोत गहन शिक्षण ढांचा है।
यह काम किस प्रकार करता है
धर्मांतरित
TensorFlow मॉडल को TensorFlow लाइट कन्वर्टर के साथ एक संपीड़ित फ्लैट बफर में कनवर्ट करें।
अनुकूलन
32-बिट फ़्लोट्स को अधिक कुशल 8-बिट पूर्णांक में परिवर्तित करके या GPU पर चलाकर मात्रा निर्धारित करें।
आम समस्याओं का समाधान
मोबाइल और किनारे के उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित टीएफ लाइट मॉडल और ऑन-डिवाइस एमएल समाधानों का अन्वेषण करें।
लोगों, गतिविधियों, जानवरों, पौधों और स्थानों सहित सैकड़ों वस्तुओं की पहचान करें।
बाउंडिंग बॉक्स के साथ कई वस्तुओं का पता लगाएं। हाँ, कुत्ते और बिल्लियाँ भी।
BERT के साथ दिए गए पाठ्यांश की सामग्री के आधार पर प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा मॉडल का उपयोग करें।
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शानदार अनुभव और उपयोगी टूल बनाने के लिए Arduino और TensorFlow के संयोजन वाली परियोजनाओं को देखने के लिए साइट पर जाएं। अपने स्वयं के प्रयोग बनाने के लिए उपयोगी लिंक खोजें और जानें कि आप TF माइक्रो चैलेंज में कैसे भाग ले सकते हैं।
कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने और कोड की कुछ पंक्तियों के साथ इसे एंड्रॉइड ऐप पर तैनात करने का तरीका जानें। आपको बस Android Studio और एक वेब ब्राउज़र चाहिए। कोई मशीन सीखने के ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।
अपने मोबाइल और वेब ऐप्स में मशीन लर्निंग को एकीकृत करने में आपकी सहायता करने के लिए समाधान खोजें, और सामान्य एमएल परिदृश्यों और कस्टम उपयोग मामलों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करने के लिए नए Google डेवलपर सीखने के मार्ग।
मोबाइल और वेब एमएल विकास के बीच की खाई को पाटने के लिए, आप WebAssembly की शक्ति से वेब पर TensorFlow लाइट टास्क लाइब्रेरी को आसानी से तैनात कर सकते हैं।