Implementa modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles y de IoT

TensorFlow Lite es un framework de código abierto de aprendizaje profundo para la inferencia en dispositivos.

Ver la guía

Las guías explican los conceptos y los componentes de TensorFlow Lite.

Ver ejemplos

Explora TensorFlow Lite en apps para iOS y Android.

Ver los instructivos

Aprende a usar TensorFlow Lite para casos de uso comunes.

Cómo funciona

Elige un modelo

Elige un modelo nuevo o vuelve a entrenar uno existente.

Convierte

Convierte un modelo de TensorFlow en un archivo comprimido FlatBuffer con TensorFlow Lite Converter.

Implementa

Toma el archivo comprimido .tflite y cárgalo en un dispositivo móvil o incorporado.

Optimiza

Realiza una cuantización mediante la conversión de números de puntos flotante de 32 bits a números enteros de 8 bits, que son más eficientes, o realiza la ejecución en la GPU.

Soluciones para problemas comunes

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

Clasificación de imágenes

Identifica cientos de objetos, entre ellos personas, actividades, animales, plantas y lugares.

Detección de objetos

Detecta múltiples objetos con cuadros de límites. Sí, incluso perros y gatos.

Respuestas a preguntas

Usa un modelo novedoso de lenguaje natural para responder preguntas en función del contenido de una determinada porción de texto con BERT.

Noticias y anuncios

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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.

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