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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September 16, 2020  
What's new in TensorFlow Lite for NLP

Learn about TensorFlow Lite’s end-to-end support for NLP tasks with new features including pre-trained NLP models, model creation, conversion and deployment on edge devices.

September 14, 2020  
Introduction to On-device Recommendation

We are excited to open source an end-to-end solution for TFLite on-device recommendation tasks. We invite developers to build on-device models using our solution that provides personalized, low-latency and high-quality recommendations, while preserving users’ privacy.

September 10, 2020  
Easy ML mobile development with TensorFlow Lite Task Library

A set of powerful and easy-to-use task-specific APIs for app developers to create ML experiences with TensorFlow Lite. The TensorFlow Lite Task Library currently supports six ML tasks including Vision and NLP use cases.

September 9, 2020  
How to Create a Cartoonizer with TensorFlow Lite

An end-to-end tutorial on how to convert a TF 1.x model to TensorFlow Lite (TFLite) and deploy it to an Android app. We use Android Studio’s ML Model Binding to import the model for cartoonizing an image captured with CameraX.