Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik
TensorFlow Lite, TensorFlow modellerini cihazda çalıştırmak için açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. TensorFlow Lite'ta yeniyseniz, TensorFlow Lite'ın neler yapabileceğini görmek için önce önceden eğitilmiş modelleri keşfetmenizi ve aşağıdaki örnek uygulamaları gerçek bir cihazda çalıştırmanızı öneririz.
Bir MobileNet modeli ile bir kamera akışından nesneleri gerçek zamanlı olarak algılayın.
Bir sesin neyi temsil ettiğini belirleyin, örneğin alkışlamak veya yazmak.
Makine öğrenimi ve TensorFlow konusunda fazla deneyimi olmayan bir mobil geliştiriciyseniz, TensorFlow Lite Model Maker ile bir modeli nasıl eğiteceğinizi ve bir mobil uygulamaya nasıl dağıtacağınızı öğrenerek başlayabilirsiniz.
Android için hızlı bir başlangıç ​​eğitimi. Bir çiçek sınıflandırma modelini eğitin ve bir Android uygulamasına dağıtın.
İOS için hızlı bir başlangıç ​​eğitimi. Bir çiçek sınıflandırma modelini eğitin ve bir iOS uygulamasına dağıtın.
TensorFlow'u zaten biliyorsanız ve uç cihazlara dağıtmakla ilgileniyorsanız, TensorFlow modelini TensorFlow Lite formatına nasıl dönüştüreceğinizi ve cihaz üzerinde çıkarım için nasıl optimize edeceğinizi öğrenmek için aşağıdaki eğitimle başlayabilirsiniz.
Cihaz üzerinde çıkarım için bir TensorFlow modelini dönüştürme ve optimize etme hakkında uçtan uca hızlı bir eğitici, ardından bunu bir Android uygulamasına dağıtın.
Hızlı bir şekilde görüntü sınıflandırma modelleri oluşturmak için TensorFlow Lite Model Maker'ı nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Raspberry Pi gibi Linux tabanlı IoT cihazlarına bir TensorFlow modeli dağıtmakla ilgileniyorsanız, IoT cihazlarında bilgisayarla görme görevlerinin nasıl uygulanacağına ilişkin bu eğitimleri deneyebilirsiniz.
Pi Kameradan aktarılan görüntüleri kullanarak gerçek zamanlı görüntü sınıflandırması yapın.
Pi Kameradan yayınlanan görüntüleri kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama gerçekleştirin.
Bir TensorFlow modelini çok daha fazla kaynak kısıtlaması olan mikro denetleyicilere dağıtmakla ilgileniyorsanız, bir TensorFlow modeli geliştirmekten TensorFlow Lite biçimine dönüştürmeye ve TensorFlow Lite Micro ile mikrodenetleyici.
Basit özel kelimeleri algılayabilen küçük bir konuşma modeli eğitin.
İvmeölçer verilerini kullanarak farklı hareketleri tanıyabilen bir model eğitin.

Bir TensorFlow modelini eğitme, onu bir TensorFlow Lite formatına dönüştürme ve onu mobil uygulamalara dağıtma iş akışını öğrendikten sonra, aşağıdaki malzemelerle TensorFlow Lite hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz:

En son güncellemeler için TensorFlow bloguna , YouTube kanalına ve Twitter'a abone olun.