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機械学習モデルをモバイル デバイスや IoT デバイスにデプロイします

TensorFlow Lite は、デバイス上での推論を可能にする、オープンソースのディープ ラーニング フレームワークです。

ガイドを見る

TensorFlow Lite の概念およびコンポーネントについて説明するガイドです。

例を見る

TensorFlow Lite を使用している Android アプリおよび iOS アプリをご紹介します。

モデルを見る

事前トレーニング済みのモデルを簡単にデプロイできます。

仕組み
モデルの選択

新しいモデルを選ぶか、既存のモデルを再トレーニングします。

変換

TensorFlow Lite コンバータを使って、TensorFlow モデルを圧縮された FlatBuffer に変換します。

デプロイ

圧縮された .tflite ファイルを、モバイル デバイスまたは組み込みデバイスに読み込みます。

最適化

32 ビット浮動小数点数をより効率的な 8 ビット整数に変換することによって量子化するか、または GPU で実行します。

よくある問題への解決策

モバイル デバイスやエッジデバイスの一般的なユースケースに最適化されたモデルをご利用ください。

画像分類

人、動き、動物、植物、場所など、何百ものオブジェクトを識別します。

オブジェクト検出

境界ボックスで複数のオブジェクトを検出します。もちろん、イヌやネコも検出できます。

スマート リプライ

会話型チャット メッセージを入力するための返信候補を生成します。

コミュニティへの参加

TensorFlow コミュニティに参加する方法はたくさんあります。

GitHub の TensorFlow Lite 
Stack Overflow で質問する 
コミュニティのディスカッション フォーラム 
TensorFlow Lite の活用例を共有する
News & announcements

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2019 年 6 月 11 日 
TensorFlow で整数を量子化

TensorFlow 用の Model Optimization Toolkit に、新たに整数の量子化が追加されました。モデルの重みと活性化の数値精度を下げ、メモリの使用量を減らしてレイテンシを改善する一般的な手法です。

2019 年 5 月 14 日 
TensorFlow Pruning API

TensorFlow 用の Model Optimization Toolkit に、新たに重みのプルーニングが追加されました。ニューラル ネットワーク層間の接続(パラメータ)を削除することで、計算に関係するパラメータや処理の数を減らすことができます。

2019 年 5 月 8 日 
TensorFlow Lite(Google I/O'19)

この動画では、TensorFlow Lite を使用してあらゆるデバイスに AI を組み込む方法を解説し、オンデバイス ML の未来と Google のロードマップについて説明します。また、アプリに組み込んでカスタマイズできるトレーニング済みモデルのライブラリについても紹介します。

2019 年 1 月 16 日 
モバイル GPU でさらに高速になった TensorFlow Lite(デベロッパー プレビュー)

GPU で推論を実行すると、Pixel 3 では処理速度が最大 4 倍向上します。