TensorFlow Serving和TensorFlow Lite是TensorFlow提供的两个重要工具，它们使得模型部署变得异常便捷。TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司...
依照官方文档，bazel 编译的 target 是 "//tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main:TfLiteCameraDemo"，这样得到的是一个 demo app。如果只想编译库文件，可以编译 "//tensorflow/contrib/lite/java:tensorflowlite" 这个 target，得到的是 libtensorflowlite_jni.so 库和相应的 java 层接口。更多细节见...
TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案,专为移动平台和嵌入式设备设计。 TensorFlow Lite 旨在提供对训练模型执行预测的能力(加载模型而不是训练模型)。另一方面,TensorFlow 用于构建(训练)模型。 TensorFlow可以用于网络训练和推理,而TensorFlow Lite是专为TensorFlow设计的,用于网络训练和推理,对设备的计算能力有...
这也是我们构建 TensorFlow Lite 的原因:实现在 Android、iOS、Raspberry Pi 以及其他基于 Linux 的物联网设备间的无缝工作。TensorFlow Lite 的所有模型在官方支持的平台上都是现成可用的,因此您可以专注于创建优质模型,无需担心该如何根据不同平台进行调整。 各平台都有特定的硬件加速器,用于加速模型推理。TensorFlow ...
TensorFlow Lite 应用 C++ 作为框架底层的基础实现可以天然保证跨平台扩展特性,但由于它的这项技术的比较前沿,在嵌入式 Linux 设备上以 Python 接口为主,有些开发者不太适应,认为不易上手。为此,我们开发 Edge Brain 方便开发者以其熟悉的交叉编译方式部署 TensorFlow Lite 智能应用,让他们的嵌入式应用走向智能化。
在 BMW · GeekPark Rebuild 2019 科技商业峰会上，极客公园邀请到了 TensorFlow 亚太研发负责人李双峰来谈一谈已经在全球 20 亿台设备上部署的 TensorFlow Lite 在技术上的新突破以及未来应用的前景。以下是Google TensorFlow 亚太研发负责人李双峰在BMW · GeekPark Rebuild 2019 科技商业峰会上的演讲实录（经极客公园...
今年 5 月，谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite，今日，谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本，这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署...
对于移动和嵌入式设备,TensorFlow 提供了 TensorFlow Lite。它是 TensorFlow 的一个轻量级版本,专门设计用于在移动设备、物联网设备和嵌入式系统等资源受限的环境中运行机器学习模型。它的目标是在保持模型性能的同时,提供更小的模型尺寸和更快的推理速度,以满足移动和嵌入式应用的需求。以下是 TensorFlow Lite 的一些关...
对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。 二. tflite 格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式。它类似于Protocol Buffers...
2.TensorflowLite 量化 3.TensorflowLite 量化后推理 4.余弦相似度评估 5.代码文件清单 6.存在问题及后续工作 模型量化一般有三步操作,一是量化训练好的权重,二是利用校准数据集量化中间特征图,最后一步是如果存在较大的精度损失还需要额外的训练数据进行量化感知训练来恢复精度。 当前流行的模型量化方案主要包括谷歌...