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。

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

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2020 年 9 月 16 日  
NLP 向け TensorFlow Lite の新機能

TensorFlow Lite では、事前トレーニング済み NLP モデル、モデル作成、変換、エッジデバイスへのデプロイなど、NLP タスク向けの新たな機能が追加されました。TensorFlow Lite が提供する NLP タスク向けのエンドツーエンド サポートについて詳細をご確認ください。

2020 年 9 月 14 日  
オンデバイス レコメンデーションのご紹介

TFLite のオンデバイス レコメンデーション タスクを作成するためのエンドツーエンド ソリューションをオープンソース化しました。このソリューションを使用することで、ユーザーのプライバシーを保護しながら、パーソナライズされた高品質なレコメンデーションを低遅延で提供できるオンデバイス モデルを構築できます。

2020 年 9 月 10 日  
TensorFlow Lite Task ライブラリで ML モバイル開発が簡単に

TensorFlow Lite で ML エクスペリエンスを構築するアプリ デベロッパー向けに作成された、強力で使いやすいタスク別 API セット。TensorFlow Lite Task ライブラリは現在、Vision や NLP ユースケースを含む 6 つの ML タスクをサポートしています。

2020 年 9 月 9 日  
TensorFlow Lite での Cartoonizer の作成方法

TF 1.x モデルを TensorFlow Lite(TFLite)に変換して Android アプリにデプロイする方法を学ぶ、エンドツーエンドのチュートリアルです。Android Studio の ML Model Binding を使用して、CameraX でキャプチャした画像をアニメ調に変換するためのモデルをインポートします。