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 punto 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

Explora modelos optimizados de TF Lite y soluciones de AA en dispositivos para casos de uso de dispositivos móviles y perimetrales.

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.

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20 de mayo de 2021  
Explora TensorFlow Lite para conocer sobre experimentos con microcontroladores y participa en el desafío TF Micro

Visita el sitio para ver proyectos que combinan Arduino y TensorFlow para crear experiencias asombrosas y herramientas útiles. Encuentra vínculos útiles para crear tus propios experimentos y descubre cómo puedes participar en el desafío TF Micro Challenge.

20 de mayo de 2021  
Entrena tu propio modelo personalizado de detección de objetos con TensorFlow Lite

Aprende a entrenar un modelo personalizado de detección de objetos y a implementarlo en una app para Android con tan solo unas pocas líneas de código. Todo lo que necesitas es Android Studio y un navegador web. No se requieren conocimientos de aprendizaje automático.

18 de mayo de 2021  
Explora el sitio web de aprendizaje automático en dispositivos

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18 de mayo de 2021  
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Para reducir la brecha entre el desarrollo de AA para dispositivos móviles y la web, puedes implementar fácilmente la Biblioteca de tareas de TensorFlow Lite en la web con la potencia de WebAssembly.

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