質問があります? TensorFlowフォーラム訪問フォーラムでコミュニティとつながる

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。

チュートリアル

一般的なユースケースでの TensorFlow Lite の使用方法をご確認ください。

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

Explore optimized TF Lite models and on-device ML solutions for mobile and edge use cases.

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。

質問への回答

BERT で最新の自然言語モデルを使用して、特定の文章の内容に基づいて質問に回答します。

ニュースとお知らせ

その他の最新情報については、ブログをご覧ください。また、最新のお知らせを毎月メールボックスに直接お届けする TensorFlow ニュースレターにご登録ください。

May 20, 2021  
Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers Experiments and enter the TF Micro challenge

Visit the site to see projects combining Arduino and TensorFlow to create awesome experiences and useful tools. Find helpful links for creating your own experiments and learn how you can participate in the TF Micro Challenge.

May 20, 2021  
Train your own custom object detection model with TensorFlow Lite

Learn how to train a custom object detection model and deploy it to an Android app with just a few lines of code. All you need are Android Studio and a web browser. No machine learning knowledge is required.

May 18, 2021  
Explore the On-Device Machine Learning website

Discover solutions to help you integrate machine learning in your mobile and web apps, and new Google Developers learning pathways to guide you through common ML scenarios and custom use cases.

May 18, 2021  
Easily deploy TensorFlow Lite models to the web (Google I/O)

To bridge the gap between mobile and web ML development, you can easily deploy the TensorFlow Lite Task Library to the web with the power of WebAssembly.

Continue