Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English
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 MobileBERT modeli ile belirli bir metinle ilgili soruları yanıtlayın.
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.
A quick start tutorial for Android. Train a flower classification model and deploy it to an Android application.
A quick start tutorial for iOS. Train a flower classification model and deploy it to an iOS application.
If you are already familiar with TensorFlow and interested in deploying to edge devices, then you can start with the below tutorial to learn how to convert a TensorFlow model to TensorFlow Lite format and optimize it for on-device inference.
A quick start end-to-end tutorial on converting and optimizing a TensorFlow model for on-device inference, then deploy it to an Android app.
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 dair bu eğitimleri deneyebilirsiniz.
Pi Kameradan aktarılan görüntüleri kullanarak gerçek zamanlı görüntü sınıflandırması yapın.
Pi Kameradan aktarılan görüntüleri kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama gerçekleştirin.
Bir TensorFlow modelini çok daha fazla kaynak kısıtlaması olan mikrodenetleyicilere dağıtmakla ilgileniyorsanız, bir TensorFlow modeli geliştirmekten TensorFlow Lite biçimine dönüştürmeye ve bir TensorFlow Lite Micro ile mikrodenetleyici.
Basit özel kelimeleri algılayabilen küçük bir konuşma modeli eğitin.
İvme ölçer verilerini kullanarak farklı hareketleri tanıyabilen bir model eğitin.

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

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