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.
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.
Identifiez des centaines d'objets, y compris des personnes, des activités, des animaux, des plantes et des lieux.
Détectez de nombreux objets à l'aide de cadres de délimitation (y compris des chiens et des chats).
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.
Implication de la communauté
Découvrez d'autres façons de s'impliquer dans la communauté TensorFlow.
Quelques utilisateurs de TensorFlow Lite
Actualités et annonces
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C'est incroyable ce que vous pouvez faire avec la caméra d'un téléphone, TensorFlow et un peu d'imagination !
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.
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.
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.