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Implante modelos de machine learning em dispositivos móveis e 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.

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Saiba como aplicar o TensorFlow Lite em casos de uso comuns.

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.

Implantação

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

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

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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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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