Déployer des modèles de machine learning sur des appareils mobiles et IoT.

TensorFlow Lite est un framework Open Source de deep learning pour exécuter des inférences sur les appareils.

Afficher le guide

Des guides expliquent les concepts et les composants de TensorFlow Lite.

Afficher des exemples

Découvrez les applications TensorFlow Lite pour Android et iOS.

Afficher les modèles

Déployez facilement des modèles pré-entraînés.

Fonctionnement

Choisissez un modèle

Choisissez un nouveau modèle ou réentraînez un modèle existant

Convertir

Convertissez un modèle TensorFlow en un tampon plat compressé avec l'outil de conversion de TensorFlow Lite.

Déployer

Sélectionnez le fichier compressé .tflite, puis importez-le dans un appareil mobile ou un appareil intégré.

Optimiser

Procédez à une quantification en convertissant des nombres à virgule flottante codés sur 32 bits en nombres entiers codés sur 8 bits plus efficaces ou en réalisant l'exécution sur GPU.

Solutions aux problèmes fréquents

Découvrez des modèles optimisés pour des cas d'utilisation communs sur mobiles ou en périphérie.

Classification d'images

Identifiez des centaines d'objets, y compris des personnes, des activités, des animaux, des plantes et des lieux.

Détection d'objets

Détectez de nombreux objets à l'aide de cadres de délimitation (y compris des chiens et des chats).

Réponse à des questions

Utilisez un modèle de langage naturel de pointe pour répondre à des questions portant sur le contenu d'un passage donné à l'aide de BERT.

Actualités et annonces

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13 juillet 2020  
Pixelopolis, une démonstration de voiture sans conducteur de Google I/O conçue avec TF-Lite

C'est incroyable ce que vous pouvez faire avec la caméra d'un téléphone, TensorFlow et un peu d'imagination !

8 juillet 2020  
Inside TensorFlow : Nouveau convertisseur TF Lite

Dans cet épisode d'Inside TensorFlow, l'ingénieur logiciel Yu-Cheng Ling fait la démonstration du nouveau convertisseur TF Lite, en décrit les points importants et explique comment l'utiliser.

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26 juin 2020  
Améliorez votre déploiement TensorFlow Lite avec Firebase

Utilisez Firebase pour mettre à jour des modèles TensorFlow Lite sans mises à jour d'application, effectuer des tests A/B de plusieurs versions de modèle en cours de production et mesurer la vitesse d'inférence sur les appareils des utilisateurs.

20 avril 2020  
Nouveautés de TensorFlow Lite présentées à l'occasion du Dev Summit 2020

TensorFlow Lite est exécuté dans le monde entier sur plus de 4 milliards d'appareils actifs sur diverses plates-formes. Nous n'avons de cesse de repousser les limites du machine learning sur l'appareil en le rendant plus rapide et plus facile à utiliser.