RSVP для вашего местного мероприятия TensorFlow Everywhere сегодня!
Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

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.

Конвертировать

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, которые помогут в распространенных мобильных и периферийных вариантах использования.

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.

Новости и анонсы

Следите за обновлениями в нашем блоге и подпишитесь на нашу ежемесячную новостную рассылку TensorFlow, чтобы получать последние объявления прямо на ваш почтовый ящик.

10 февраля 2020 г.  
Ускоренный вывод на микроконтроллерах Arm с TensorFlow Lite для микроконтроллеров и CMSIS-NN

Инженеры Arm разработали оптимизированные версии ядер TensorFlow Lite, которые используют CMSIS-NN для обеспечения невероятно высокой производительности на ядрах Arm Cortex-M.

18 декабря 2020 г.  
Как сгенерировать изображения сверхвысокого разрешения с помощью TensorFlow Lite на Android

Задача восстановления изображения с высоким разрешением (HR) из его аналога с низким разрешением обычно называется сверхразрешением одного изображения (SISR). В этом руководстве мы используем предварительно обученную модель ESRGAN из TensorFlow Hub и генерируем изображения с суперразрешением, используя ...

2 декабря 2020 г.  
Создавайте модели классификации звука для мобильных приложений с помощью Teachable Machine и TFLite

Мы рады сообщить, что Teachable Machine теперь позволяет вам обучать вашу собственную модель классификации звука и экспортировать ее в формат TensorFlow Lite (TFLite). Затем вы можете интегрировать модель TFLite в свои мобильные приложения или устройства Интернета вещей. Это просто ...

25 ноября 2020 г.  
Обучение и развертывание моделей машинного обучения на пограничных устройствах (обновления TF Fall 2020)

Узнайте, как обучить и развернуть модель машинного обучения в приложении Android всего за несколько строк кода с помощью TensorFlow Lite Model Maker и Android Studio. Отсюда вы можете узнать, как использовать различные инструменты от Google, чтобы превратить прототип в производственное приложение. Представлено ...

Продолжить