ปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ IoT
TensorFlow Lite เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการอนุมานบนอุปกรณ์
มันทำงานอย่างไร
แปลง
แปลงโมเดล TensorFlow เป็นบัฟเฟอร์แบนที่บีบอัดด้วย TensorFlow Lite Converter
เพิ่มประสิทธิภาพ
หาปริมาณโดยการแปลงโฟล 32 บิตเป็นจำนวนเต็ม 8 บิตที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือทำงานบน GPU
แนวทางแก้ไขปัญหาทั่วไป
สำรวจรุ่นที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อช่วยในกรณีการใช้งานมือถือและขอบทั่วไป
ระบุสิ่งของหลายร้อยรายการรวมถึงผู้คนกิจกรรมสัตว์พืชและสถานที่
ตรวจจับวัตถุหลายชิ้นด้วยกล่องล้อมรอบ ใช่สุนัขและแมวด้วย
ใช้รูปแบบภาษาธรรมชาติที่ล้ำสมัยเพื่อตอบคำถามตามเนื้อหาของข้อความที่กำหนดด้วย BERT
ผู้ใช้ TensorFlow Lite บางส่วนของเรา
วิศวกรของ Arm ได้พัฒนาเคอร์เนล TensorFlow Lite เวอร์ชันที่ปรับให้เหมาะสมซึ่งใช้ CMSIS-NN เพื่อมอบประสิทธิภาพที่รวดเร็วอย่างเห็นได้ชัดบนแกน Arm Cortex-M
งานในการกู้คืนภาพความละเอียดสูง (HR) จากคู่ความละเอียดต่ำมักเรียกว่า Single Image Super Resolution (SISR) ในบทช่วยสอนนี้เราใช้โมเดล ESRGAN ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วจาก TensorFlow Hub และสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงโดยใช้ ...
เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศว่าตอนนี้ Teachable Machine ช่วยให้คุณสามารถฝึกโมเดลการจำแนกเสียงของคุณเองและส่งออกในรูปแบบ TensorFlow Lite (TFLite) จากนั้นคุณสามารถรวมโมเดล TFLite เข้ากับแอปพลิเคชันมือถือหรืออุปกรณ์ IoT ของคุณได้ นี่เป็นเรื่องง่าย ...
เรียนรู้วิธีฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล ML บนแอป Android ในโค้ดไม่กี่บรรทัดด้วย TensorFlow Lite Model Maker และ Android Studio จากที่นี่คุณสามารถสำรวจวิธีใช้เครื่องมือต่างๆจาก Google เพื่อเปลี่ยนต้นแบบให้เป็นแอปที่ใช้งานจริงได้ นำเสนอโดย...