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.
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.
Identifique centenas de objetos, incluindo pessoas, atividades, animais, plantas e locais.
Use um modelo de linguagem natural de última geração para responder a perguntas baseadas no conteúdo de um trecho de texto com BERT.
Participação da comunidade
Veja outras maneiras de participar da comunidade do TensorFlow.
Alguns usuários do TensorFlow Lite
Notícias e avisos
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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.
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.
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.
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.