敲定模型架构后,我们使用 TensorFlow 模型优化工具包,通过量化来进一步缩小移动模型。量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术,在本例中,它可将模型大小缩小为原来的 1/4,在大幅加速模型推理的同时,对质量的影响很小。 量化https://tensorflow.google.cn/lite/performance/model_optimization#model_qua...
今天，越来越多的移动设备中加入了为特定用途的定制硬件，使之更有效地处理机器学习的负载。TensorFlow Lite用安卓的神经网络API，以利用新的加速器。当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite返回优化的CPU执行操作，保证模型仍让在很多设备上快速运行。架构 先来看张TensorFlow Lite的架构图：单个组件包括： TensorFlow模...
敲定模型架构后,我们使用 TensorFlow 模型优化工具包,通过量化来进一步缩小移动模型。量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术,在本例中,它可将模型大小缩小为原来的 1/4,在大幅加速模型推理的同时,对质量的影响很小。 量化 https://tensorflow.google.cn/lite/performance/model_optimization#model_q...
TensorFlow Lite的主要优势在于其轻量级和高效性。它提供了将TensorFlow模型转换为轻量级格式的工具,使得模型可以在移动设备上快速推理。此外,TensorFlow Lite还提供了各种优化技术,如量化、压缩和缓存,以减少模型大小和推理时间。二、如何将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式要将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式,需...
Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Applica...
TensorFlow Lite 是专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量级解决方案,它允许开发者在资源受限的设备上运行机器学习模型。与传统的 TensorFlow 相比,TensorFlow Lite 占用空间小,启动速度快,并且针对移动设备进行了优化,使其成为在智能手机、可穿戴设备以及其他边缘设备上部署机器学习应用的理想选择。本文将通过技术综述的形式,...
敲定模型架构后,我们使用 TensorFlow 模型优化工具包,通过量化来进一步缩小移动模型。量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术,在本例中,它可将模型大小缩小为原来的 1/4,在大幅加速模型推理的同时,对质量的影响很小。 量化 https://ten...
用于将标准 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式,支持模型量化、全整数量化和其他优化策略。 六、总结 总结起来,TensorFlow Lite 以其轻量、高效的特点,在安卓开发中扮演着重要角色,大大推动了移动设备上的边缘计算和智能应用的发展。通过不断优化和拓展其工具链与功能,TensorFlow Lite 有望在未来的移动机器学习...
Tensorflow-Lite 针对移动设备和Iot设备的开源深度学习框架。可以让我们原本运行在服务器上的模型得以运行到移动设备或Iot设备上,使得服务器能够节省出更多的资源处理其他业务。 在这里仅做安卓设备的学习(博主没有学过IOS、嵌入式就不做学习了,具体流程其实都差不多),主要有几个步骤,小新对于官网文档实在难懂,陆陆续...
该 ML Kit 开发套件中的一项即将可用的核心功能，是由谷歌 research 团队开发的 Learn2Compress 技术所驱动的一项自动模型压缩服务。Learn2Compress 技术能够在 TensorFlow Lite 内定制移动端深度学习模型，定制后的模型可高效的运行在移动端设备上，无需担心内存不足和运行速度过慢。谷歌也很高兴不久后在 ML Ki 中...