Distribuisci modelli di machine learning su dispositivi mobili e IoT
TensorFlow Lite è un framework di deep learning open source per l'inferenza su dispositivo.
Come funziona
Scegli un modello
Scegli un nuovo modello o riqualificane uno esistente.
Convertire
Converti un modello TensorFlow in un buffer piatto compresso con il convertitore TensorFlow Lite.
Distribuire
Prendi il file .tflite compresso e caricalo in un dispositivo mobile o incorporato.
Ottimizzare
Quantizza convertendo float a 32 bit in interi a 8 bit più efficienti o esegui su GPU.
Soluzioni a problemi comuni
Esplora i modelli TF Lite ottimizzati e le soluzioni ML su dispositivo per casi d'uso mobili e perimetrali.
Identifica centinaia di oggetti, incluse persone, attività, animali, piante e luoghi.
Rileva più oggetti con i riquadri di delimitazione. Sì, anche cani e gatti.
Utilizza un modello di linguaggio naturale all'avanguardia per rispondere alle domande in base al contenuto di un determinato passaggio di testo con BERT.
Alcuni dei nostri utenti TensorFlow Lite
Visita il sito per vedere i progetti che combinano Arduino e TensorFlow per creare esperienze fantastiche e strumenti utili. Trova link utili per creare i tuoi esperimenti e scopri come partecipare alla TF Micro Challenge.
Scopri come addestrare un modello di rilevamento di oggetti personalizzato e distribuirlo in un'app Android con poche righe di codice. Tutto ciò di cui hai bisogno sono Android Studio e un browser web. Non è richiesta alcuna conoscenza dell'apprendimento automatico.
Scopri le soluzioni che ti aiutano a integrare il machine learning nelle tue app per dispositivi mobili e web e i nuovi percorsi di apprendimento di Google Developers per guidarti attraverso scenari comuni di machine learning e casi d'uso personalizzati.
Per colmare il divario tra lo sviluppo di machine learning per dispositivi mobili e Web, è possibile distribuire facilmente la libreria di attività TensorFlow Lite sul Web con la potenza di WebAssembly.