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如何使用React Native制作我自己的(地理空间)地图? 从React Native应用程序创建自己的web文档 将TensorFlow教程转换为使用我自己的数据 将Superpoint的Tensorflow模型转换为Android的tflite模型的问题 如何在amazon Sagemaker中部署我们自己的TensorFlow对象检测模型? 如何修复Deeplab tensorflow模型训练自己的数据集输出空...
TensorFlow Lite is installed using CocoaPods: Initialize Pod: cd ios pod init Open Podfile and add: target '[your project's name]' do pod 'TensorFlowLite', '1.12.0' end Install: pod install Automatic link $ react-native link tflite-react-native ...
tensorflow-lite visioncamera react-native-vision-camera vision camera ios android mrousavy •1.6.1•a month ago•0dependents•MITpublished version1.6.1,a month ago0dependentslicensed under $MIT 30,164 com.github.asus4.tflite TensorFlow Lite Plugin for Unity ...
从一开始,TensorFlow 就是一个面向部署的首选框架,因为它有一系列可以提高端到端深度学习效率的工具,比如 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite。 相比之下,PyTorch 在部署方面一度表现平平,但近年来,它也在努力缩小这一差距。去年推出的 TorchServe 和前几周推出的 PyTorch Live 为用户提供了急需的本地部署工具。
将转换后的模型文件model.tflite上传到你的移动设备或嵌入式系统中。你可以使用Python的flask或任何移动应用开发框架(如React Native或Flutter)来实现与TFLite模型的交互。 6. 预测 最后,在移动设备上加载模型并进行预测。 采用Python代码进行预测的过程如下: ...
它使用 JavaScript 和 React Native 来创建带有相关 UI 的跨平台 iOS 和 Android AI 应用。设备上的推理仍然由 PyTorch Mobile 执行。Live 提供了示例项目来辅助入门,并计划在未来支持音频和视频输入。 小结 目前,TensorFlow 依然在部署方面占有优势。Serving 和 TFLite 比 PyTorch 的同类型工具要稳健一些。而且,将...
TensorFlow Lite: TensorFlow Lite 用于在移动或物联网/ 嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。TFLite 对这些设备上的模型进行了压缩和优化,并解决了设备上的 AI 的 5 个约束——延迟、连接、隐私、大小和功耗。可以使用相同的 pipeline 同时导出基于标准 Keras 的 SavedModels(和 Serving 一起使用)和 TFLite 模型...
从一开始,TensorFlow 就是一个面向部署的首选框架,因为它有一系列可以提高端到端深度学习效率的工具,比如 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite。 相比之下,PyTorch 在部署方面一度表现平平,但近年来,它也在努力缩小这一差距。去年推出的 TorchServe 和前几周推出的 PyTorch Live 为用户提供了急需的本地部署工具。
它可以支持各种浏览器，也支持各种框架比如 React Native，还可以在服务器端使用 Node.js。特别值得一提的是，TF.js 提供了微信小程序插件，可以直接在小程序里运行TF.js程序，比 ModiFace 虚拟试妆小程序使用了 TF.js，总共大小是1.8M（980KB JS + 830KB model)，速度达到25FPS。TensorFlow Lite 可以部署在...