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Implante modelos de machine learning em dispositivos móveis e de Internet das Coisas (IoT na sigla em inglês)

O TensorFlow Lite é um framework de aprendizado profundo com código aberto para realizar inferências no próprio dispositivo.

Ver o guia

Os guias explicam os conceitos e os componentes do TensorFlow Lite.

Ver exemplos

Descubra os apps para Android e iOS do TensorFlow Lite.

Ver tutoriais

Learn how to use TensorFlow Lite for common use cases.

Como funciona

Escolha um modelo

Escolha um modelo novo ou treine novamente um existente.

Converter

Converta um modelo do TensorFlow em um buffer fixo compactado com o TensorFlow Lite Converter.

Implantar

Carregue o arquivo .tflite compactado em dispositivos móveis e incorporados.

Otimizar

Converta números em vírgula flutuante de 32 bits em números inteiros de 8 bits mais eficientes para quantização ou faça a execução na GPU.

Soluções de problemas recorrentes

Descubra modelos otimizados que auxiliam em casos de uso comuns em dispositivos móveis e de borda.

Classificação de imagens

Identifique centenas de objetos, incluindo pessoas, atividades, animais, plantas e locais.

Detecção de objetos

Detecte diversos objetos com caixa delimitadora. Sim, isso inclui cães e gatos.

Respostas a perguntas

Use um modelo de linguagem natural de última geração para responder a perguntas baseadas no conteúdo de um trecho de texto com BERT.

Notícias e avisos

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February 10, 2020  
Accelerated inference on Arm microcontrollers with TensorFlow Lite for Microcontrollers and CMSIS-NN

Arm’s engineers have developed optimized versions of the TensorFlow Lite kernels that use CMSIS-NN to deliver blazing fast performance on Arm Cortex-M cores.

December 18, 2020  
How to generate super resolution images using TensorFlow Lite on Android

The task of recovering a high resolution (HR) image from its low resolution counterpart is commonly referred to as Single Image Super Resolution (SISR). In this tutorial, we use a pre-trained ESRGAN model from TensorFlow Hub and generate super resolution images using...

December 2, 2020  
Build sound classification models for mobile apps with Teachable Machine and TFLite

We are excited to announce that Teachable Machine now allows you to train your own sound classification model and export it in the TensorFlow Lite (TFLite) format. Then you can integrate the TFLite model to your mobile applications or your IoT devices. This is an easy...

November 25, 2020  
Training and deploying ML models on edge devices (TF Fall 2020 Updates)

Learn how to train and deploy an ML model on an Android app in just a few lines of code with TensorFlow Lite Model Maker and Android Studio. From here you can then explore how to use various tools from Google to turn a prototype into a production app. Presented by...

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