Punya pertanyaan? Terhubung dengan komunitas di Forum Kunjungan TensorFlow Forum

Terapkan model pembelajaran mesin di perangkat seluler dan IoT

TensorFlow Lite adalah framework deep learning open source untuk inferensi di perangkat.

Lihat panduannya

Panduan menjelaskan konsep dan komponen TensorFlow Lite.

Lihat contoh

Jelajahi aplikasi Android dan iOS TensorFlow Lite.

Lihat tutorial

Pelajari cara menggunakan TensorFlow Lite untuk kasus penggunaan umum.

Bagaimana itu bekerja

Pilih model

Pilih model baru atau latih ulang model yang sudah ada.

Mengubah

Ubah model TensorFlow menjadi buffer datar terkompresi dengan TensorFlow Lite Converter.

Menyebarkan

Ambil file .tflite terkompresi dan muat ke dalam perangkat seluler atau tertanam.

Optimalkan

Kuantisasi dengan mengonversi float 32-bit menjadi integer 8-bit yang lebih efisien atau dijalankan di GPU.

Solusi untuk masalah umum

Jelajahi model TF Lite yang dioptimalkan dan solusi ML di perangkat untuk kasus penggunaan seluler dan edge.

Klasifikasi gambar

Identifikasi ratusan objek, termasuk orang, aktivitas, hewan, tumbuhan, dan tempat.

Deteksi objek

Deteksi beberapa objek dengan kotak pembatas. Ya, anjing dan kucing juga.

Menjawab pertanyaan

Gunakan model bahasa alami yang canggih untuk menjawab pertanyaan berdasarkan isi bagian teks tertentu dengan BERT.

Partisipasi komunitas

Lihat lebih banyak cara untuk berpartisipasi dalam komunitas TensorFlow.

Berita & pengumuman

Lihat blog kami untuk pembaruan tambahan, dan berlangganan buletin TensorFlow bulanan kami untuk mendapatkan pengumuman terbaru yang dikirim langsung ke kotak masuk Anda.

20 Mei 2021  
Jelajahi TensorFlow Lite untuk Eksperimen Mikrokontroler dan ikuti tantangan TF Micro

Kunjungi situs untuk melihat proyek yang menggabungkan Arduino dan TensorFlow untuk menciptakan pengalaman yang luar biasa dan alat yang berguna. Temukan tautan bermanfaat untuk membuat eksperimen Anda sendiri dan pelajari bagaimana Anda dapat berpartisipasi dalam TF Micro Challenge.

20 Mei 2021  
Latih model deteksi objek kustom Anda sendiri dengan TensorFlow Lite

Pelajari cara melatih model deteksi objek khusus dan menerapkannya ke aplikasi Android hanya dengan beberapa baris kode. Yang Anda butuhkan hanyalah Android Studio dan browser web. Tidak diperlukan pengetahuan pembelajaran mesin.

18 Mei 2021  
Jelajahi situs web Pembelajaran Mesin Pada Perangkat

Temukan solusi untuk membantu Anda mengintegrasikan pembelajaran mesin di aplikasi seluler dan web, serta jalur pembelajaran Google Developers baru untuk memandu Anda melalui skenario ML umum dan kasus penggunaan khusus.

18 Mei 2021  
Menerapkan model TensorFlow Lite dengan mudah ke web (Google I/O)

Untuk menjembatani kesenjangan antara pengembangan ML seluler dan web, Anda dapat dengan mudah menerapkan Pustaka Tugas TensorFlow Lite ke web dengan kecanggihan WebAssembly.

Lanjutkan