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

モバイル デバイスやエッジデバイスのユースケースに最適化された TF Lite モデルとオンデバイス ML ソリューションをご覧ください。

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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2021 年 5 月 20 日  
TensorFlow Lite for Microcontrollers Experiments を見る / TF Micro Challenge に参加する

Arduino と TensorFlow を組み合わせることで、すばらしい体験や便利なツールを実現するプロジェクトをご覧ください。独自のプロジェクトの作成に役立つリンクや、TF Micro Challenge への参加方法もご確認いただけます。

2021 年 5 月 20 日  
TensorFlow Lite を使用して独自のカスタム オブジェクト検出モデルをトレーニングする

わずか数行のコードでカスタム オブジェクト検出モデルをトレーニングして Android アプリにデプロイする方法をご確認ください。これには Android Studio とウェブブラウザさえあればよく、機械学習の知識は必要ありません。

2021 年 5 月 18 日  
オンデバイス機械学習のウェブサイトを見る

機械学習をモバイルアプリやウェブアプリに統合するためのソリューションをご紹介します。一般的な ML シナリオやカスタム ユースケースについて学べる Google Developers の新しい学習コースも用意されています。

2021 年 5 月 18 日  
TensorFlow Lite モデルを簡単にウェブにデプロイする(Google I/O)

モバイルとウェブの ML 開発のギャップを埋めたい場合、WebAssembly を使えば TensorFlow Lite Task ライブラリを簡単にウェブにデプロイできます。

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