Wdrażaj modele uczenia maszynowego na urządzeniach mobilnych i urządzeniach IoT
TensorFlow Lite to platforma głębokiego uczenia o otwartym kodzie źródłowym do wnioskowania na urządzeniu.
Jak to działa
Konwertować
Konwertuj model TensorFlow na skompresowany płaski bufor za pomocą konwertera TensorFlow Lite.
Rozmieścić
Weź skompresowany plik .tflite i załaduj go na urządzenie mobilne lub wbudowane.
Optymalizować
Kwantyzuj, konwertując 32-bitowe zmiennoprzecinkowe na bardziej wydajne 8-bitowe liczby całkowite lub uruchamiając na GPU.
Rozwiązania typowych problemów
Poznaj zoptymalizowane modele, aby pomóc w typowych przypadkach użycia urządzeń mobilnych i brzegowych.

Zidentyfikuj setki obiektów, w tym ludzi, czynności, zwierzęta, rośliny i miejsca.

Wykryj wiele obiektów z obwiedniami. Tak, psy i koty też.

Korzystaj z najnowocześniejszego modelu języka naturalnego, aby odpowiadać na pytania w oparciu o treść danego fragmentu tekstu z BERT.
Kilku naszych użytkowników TensorFlow Lite
Wiadomości i ogłoszenia
Sprawdź nasz blog, aby uzyskać dodatkowe aktualizacje, i zapisz się do naszego comiesięcznego biuletynu TensorFlow, aby otrzymywać najnowsze ogłoszenia bezpośrednio do skrzynki odbiorczej.

Inżynierowie firmy Arm opracowali zoptymalizowane wersje jąder TensorFlow Lite, które wykorzystują CMSIS-NN, aby zapewnić niesamowitą wydajność na rdzeniach Arm Cortex-M.

Zadanie odzyskiwania obrazu o wysokiej rozdzielczości (HR) z jego odpowiednika w niskiej rozdzielczości jest powszechnie określane jako Single Image Super Resolution (SISR). W tym samouczku używamy wstępnie wytrenowanego modelu ESRGAN z TensorFlow Hub i generujemy obrazy w super rozdzielczości przy użyciu ...

Z radością ogłaszamy, że maszyna do nauki umożliwia teraz trenowanie własnego modelu klasyfikacji dźwięku i eksportowanie go w formacie TensorFlow Lite (TFLite). Następnie możesz zintegrować model TFLite ze swoimi aplikacjami mobilnymi lub urządzeniami IoT. To jest łatwe ...

Dowiedz się, jak wytrenować i wdrożyć model ML w aplikacji na Androida w zaledwie kilku wierszach kodu za pomocą TensorFlow Lite Model Maker i Android Studio. W tym miejscu możesz następnie zbadać, jak używać różnych narzędzi Google, aby przekształcić prototyp w aplikację produkcyjną. Przedstawione przez...