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 TF Lite được tối ưu hóa và các giải pháp ML trên thiết bị cho các trường hợp sử dụng di động và cạnh.

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

Kiểm tra của chúng tôi trên blog để cập nhật bổ sung, và đăng ký nhận bản tin hàng tháng của chúng tôi TensorFlow để có được những thông báo mới nhất gửi trực tiếp đến hộp thư của bạn.

18 tháng 8, 2021  
Ước tính và phân loại tư thế trên các thiết bị cạnh với MoveNet

MoveNet là mô hình ước tính tư thế hiện đại dành cho thiết bị di động có thể chạy trong thời gian thực trên điện thoại thông minh hiện đại. Tìm hiểu về các bản cập nhật gần đây và cách bạn có thể thực hiện phân loại tư thế tùy chỉnh trên Android, iOS và Raspberry Pi.

20 tháng 7 năm 2021  
Tạo mô hình trên thiết bị nhanh, thưa thớt với API cắt tỉa TF MOT mới

Để thu hẹp khoảng cách giữa phát triển ML trên thiết bị di động và web, bạn có thể dễ dàng triển khai Thư viện tác vụ TensorFlow Lite lên web với sức mạnh của WebAssembly.

Ngày 2 tháng 6 năm 2021  
Cách TensorFlow giúp Edge Impulse làm cho ML có thể truy cập được đối với các kỹ sư nhúng

Hệ sinh thái TensorFlow cho phép các công ty như Edge Impulse đưa trí tuệ nhân tạo vào tay các chuyên gia tên miền, những người đang xây dựng thế hệ công nghệ công nghiệp và tiêu dùng tiếp theo.

20 tháng 5 năm 2021  
Đào tạo mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của riêng bạn với TensorFlow Lite

Tìm hiểu cách đào tạo mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh và triển khai nó cho ứng dụng Android chỉ với một vài dòng mã. Tất cả những gì bạn cần là Android Studio và trình duyệt web. Không yêu cầu kiến ​​thức máy học.