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Biblioteca de tareas de TensorFlow Lite

La biblioteca de tareas de TensorFlow Lite contiene un conjunto de bibliotecas específicas de tareas potentes y fáciles de usar para que los desarrolladores de aplicaciones creen experiencias de aprendizaje automático con TFLite. Proporciona interfaces de modelo optimizadas listas para usar para tareas populares de aprendizaje automático, como clasificación de imágenes, preguntas y respuestas, etc. Las interfaces de modelo están diseñadas específicamente para cada tarea para lograr el mejor rendimiento y usabilidad. La biblioteca de tareas funciona en varias plataformas y es compatible con Java, C ++ y Swift.

Qué esperar de la biblioteca de tareas

  • API limpias y bien definidas que pueden utilizar quienes no son expertos en ML
    La inferencia se puede hacer con solo 5 líneas de código. Use las API potentes y fáciles de usar en la biblioteca de tareas como bloques de construcción para ayudarlo a desarrollar fácilmente el aprendizaje automático con TFLite en dispositivos móviles.

  • Procesamiento de datos complejo pero común
    Soporta visión común y lógica de procesamiento de lenguaje natural para convertir entre sus datos y el formato de datos requerido por el modelo. Proporciona la misma lógica de procesamiento que se puede compartir para el entrenamiento y la inferencia.

  • Ganancia de alto rendimiento
    El procesamiento de datos no tardaría más de unos pocos milisegundos, lo que garantiza una experiencia de inferencia rápida con TensorFlow Lite.

  • Extensibilidad y personalización
    Puede aprovechar todos los beneficios que ofrece la infraestructura de la biblioteca de tareas y crear fácilmente sus propias API de inferencia de Android / iOS.

Tareas admitidas

A continuación se muestra la lista de los tipos de tareas admitidos. Se espera que la lista crezca a medida que continuamos habilitando más y más casos de uso.