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.

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

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Découvrez les applications TensorFlow Lite pour Android et iOS.

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Découvrez comment utiliser TensorFlow Lite pour des cas d'utilisation courants.

Comment ça marche ?

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

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

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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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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