Развертывание моделей машинного обучения на мобильных устройствах и устройствах Интернета вещей

TensorFlow Lite - это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом для вывода на устройстве.

См. Руководство

Руководства объясняют концепции и компоненты TensorFlow Lite.

Посмотреть примеры

Изучите приложения TensorFlow Lite для Android и iOS.

См. Учебные пособия

Узнайте, как использовать TensorFlow Lite в распространенных случаях.

Как это устроено

Выберите модель

Выберите новую модель или переобучите существующую.

Перерабатывать

Преобразуйте модель TensorFlow в сжатый плоский буфер с помощью TensorFlow Lite Converter.

Развертывать

Возьмите сжатый файл .tflite и загрузите его на мобильное или встроенное устройство.

Оптимизировать

Квантование путем преобразования 32-битных чисел с плавающей запятой в более эффективные 8-битные целые числа или запуск на GPU.

Решения общих проблем

Изучите оптимизированные модели TF Lite и решения машинного обучения на устройстве для мобильных и периферийных приложений.

Классификация изображений

Определите сотни объектов, включая людей, занятия, животных, растения и места.

Обнаружение объекта

Обнаруживайте несколько объектов с помощью ограничивающих рамок. Да, собаки и кошки тоже.

Ответ на вопрос

Используйте современную модель естественного языка, чтобы отвечать на вопросы, основанные на содержании данного отрывка текста с помощью BERT.

Участие в сообществе

Узнайте больше о способах участия в сообществе TensorFlow.

Новости и анонсы

Проверьте наш блог для дополнительных обновлений, а также подписаться на нашу ежемесячную рассылку TensorFlow , чтобы получить последние объявления , отправленные непосредственно на Ваш почтовый ящик.

20 мая 2021 г.  
Изучите TensorFlow Lite для экспериментов с микроконтроллерами и примите участие в испытании TF Micro

Посетите сайт, чтобы увидеть проекты, сочетающие Arduino и TensorFlow для создания потрясающих возможностей и полезных инструментов. Найдите полезные ссылки для создания собственных экспериментов и узнайте, как вы можете принять участие в TF Micro Challenge.

20 мая 2021 г.  
Обучите свою собственную модель обнаружения пользовательских объектов с помощью TensorFlow Lite

Узнайте, как обучить пользовательскую модель обнаружения объектов и развернуть ее в приложении Android с помощью всего нескольких строк кода. Все, что вам нужно, это Android Studio и веб-браузер. Знания в области машинного обучения не требуются.

18 мая 2021 г.  
Посетите веб-сайт машинного обучения на устройстве

Откройте для себя решения, которые помогут вам интегрировать машинное обучение в ваши мобильные и веб-приложения, а также новые пути обучения для разработчиков Google, которые помогут вам разобраться в распространенных сценариях машинного обучения и пользовательских сценариях использования.

18 мая 2021 г.  
Простое развертывание моделей TensorFlow Lite в Интернете (Google I / O)

Чтобы преодолеть разрыв между мобильной и веб-разработкой машинного обучения, вы можете легко развернуть библиотеку задач TensorFlow Lite в сети с помощью WebAssembly.