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在移动设备和 IoT 设备上部署机器学习模型

TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。

查看指南

指南介绍了 TensorFlow Lite 的概念和组件。

查看示例

探索使用 TensorFlow Lite 的 Android 和 iOS 应用。

查看教程

了解如何针对常见用例使用 TensorFlow Lite。

工作原理

选择模型

选择新模型或重新训练现有模型。

转换

使用 TensorFlow Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为压缩平面缓冲区。

部署

获取压缩的 .tflite 文件,并将其加载到移动设备或嵌入式设备中。

优化

通过将 32 位浮点数转换为更高效的 8 位整数进行量化,或者在 GPU 上运行。

常见问题的解决方案

探索适用于移动设备和边缘用例的 TF Lite 优化模型和设备端机器学习解决方案。

图像分类

识别数百个对象,包括人、活动、动物、植物和地点。

对象检测

使用边界框检测多个对象。没错,也能侦测狗和猫。

问题回答

使用先进的自然语言模型,通过 BERT 根据给定文本段落的内容回答问题。

新闻和通告

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