Lưu ngày! Google I / O hoạt động trở lại từ ngày 18 đến 20 tháng 5 Đăng ký ngay
Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Triển khai mô hình học máy trên thiết bị di động và IoT

TensorFlow Lite là một khung học sâu mã nguồn mở để suy luận trên thiết bị.

Xem hướng dẫn

Hướng dẫn giải thích các khái niệm và thành phần của TensorFlow Lite.

Xem ví dụ

Khám phá TensorFlow Lite ứng dụng Android và iOS.

Xem hướng dẫn

Tìm hiểu cách sử dụng TensorFlow Lite cho các trường hợp sử dụng phổ biến.

Làm thế nào nó hoạt động

Chọn một mô hình

Chọn một mô hình mới hoặc đào tạo lại một mô hình hiện có.

Đổi

Chuyển đổi mô hình TensorFlow thành một bộ đệm phẳng nén với TensorFlow Lite Converter.

Triển khai

Lấy tệp .tflite đã nén và tải nó vào thiết bị di động hoặc thiết bị nhúng.

Tối ưu hóa

Lượng tử hóa bằng cách chuyển đổi số nổi 32 bit thành số nguyên 8 bit hiệu quả hơn hoặc chạy trên GPU.

Giải pháp cho các vấn đề chung

Khám phá các mô hình được tối ưu hóa để trợ giúp với các trường hợp sử dụng thiết bị di động và cạnh phổ biến.

Phân loại hình ảnh

Xác định hàng trăm đối tượng, bao gồm con người, hoạt động, động vật, thực vật và địa điểm.

Phát hiện đối tượng

Phát hiện nhiều đối tượng với các hộp giới hạn. Có, cả chó và mèo nữa.

Câu trả lời câu hỏi

Sử dụng mô hình ngôn ngữ tự nhiên hiện đại để trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của một đoạn văn bản nhất định với BERT.

Một số người dùng TensorFlow Lite của chúng tôi

Tin tức và thông báo

Hãy xem blog của chúng tôi để biết thêm thông tin cập nhật và đăng ký nhận bản tin TensorFlow hàng tháng của chúng tôi để nhận những thông báo mới nhất được gửi trực tiếp đến hộp thư đến của bạn.

Ngày 10 tháng 2 năm 2020  
Suy luận nhanh trên vi điều khiển Arm với TensorFlow Lite dành cho vi điều khiển và CMSIS-NN

Các kỹ sư của Arm đã phát triển các phiên bản tối ưu hóa của nhân TensorFlow Lite sử dụng CMSIS-NN để mang lại hiệu suất cực nhanh trên các lõi Arm Cortex-M.

Ngày 18 tháng 12 năm 2020  
Cách tạo hình ảnh siêu phân giải bằng TensorFlow Lite trên Android

Nhiệm vụ khôi phục hình ảnh có độ phân giải cao (HR) từ đối tác có độ phân giải thấp thường được gọi là Ảnh siêu phân giải đơn (SISR). Trong hướng dẫn này, chúng tôi sử dụng mô hình ESRGAN được đào tạo trước từ TensorFlow Hub và tạo hình ảnh siêu phân giải bằng cách sử dụng ...

Ngày 2 tháng 12 năm 2020  
Xây dựng mô hình phân loại âm thanh cho các ứng dụng di động với Teachable Machine và TFLite

Chúng tôi vui mừng thông báo rằng Teachable Machine hiện cho phép bạn đào tạo mô hình phân loại âm thanh của riêng mình và xuất nó ở định dạng TensorFlow Lite (TFLite). Sau đó, bạn có thể tích hợp mô hình TFLite vào các ứng dụng di động hoặc các thiết bị IoT của mình. Đây là một ...

Ngày 25 tháng 11 năm 2020  
Đào tạo và triển khai các mô hình ML trên các thiết bị tiên tiến (Bản cập nhật TF Fall 2020)

Tìm hiểu cách đào tạo và triển khai mô hình ML trên ứng dụng Android chỉ trong vài dòng mã với TensorFlow Lite Model Maker và Android Studio. Từ đây, bạn có thể khám phá cách sử dụng các công cụ khác nhau của Google để biến một nguyên mẫu thành một ứng dụng sản xuất. Trình bày bởi ...

tiếp tục