用TensorFlow Lite Task Library 进行简单的模型部署 TensorFlow LiteTask Library是一个功能强大且易于使用的特定于任务的库,它为 ML 推理提供了所需的开箱即用的预处理和后处理实用工具,使应用开发者能够使用 TensorFlow Lite 轻松创建机器学习功能。Task Library 支持三种文本 API,分别对应于上述用例和模型: NLClassif...
目前,Task Library 已广泛用于许多 Google产品的生产环境中。 TensorFlow Lite Task Library https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/overview 支持的 ML 任务 TensorFlow Lite Task Library 目前支持六个 ML 任务,包括视觉和自然语言处理用例。下面将逐一进行简要介绍。 ImageClassifier ...
目前,Task Library 已广泛用于许多 Google 产品的生产环境中。 复制 TensorFlow Lite Task Libraryhttps://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/overview 1. 2. 支持的 ML 任务 TensorFlow Lite Task Library 目前支持六个 ML 任务,包括视觉和自然语言处理用例。下面将逐一进行简要介绍。
5.1、TensorFlow Lite Task Library 为常见机器学习任务提供了高度封装的API,如图像分类、物体检测和文本分类,能够极大地简化模型集成工作。 5.2、TensorFlow Lite Model Maker 这是一个简化模型训练和转换的工具包,尤其对于移动设备上的定制化需求,可以直接从用户的数据集中训练并导出适配 TensorFlow Lite 的模型。 5.3、...
4.3 使用TensorFlow Lite Task Library 4.4 手写数字识别器 4.4.1 系统介绍 4.4.2 创建TensorFlow数据模型 4.4.3 将Keras模型转换为TensorFlow Lite 4.4.4 Android手写数字识别器 第5章 推断 5.1 TensorFlow Lite推断的基本知识 5.1.1 推断的基本步骤 5.1.2 推断支持的平台 5.2 运行模型 5.2.1 在Java程序中加载...
from tflite_support.metadata_writers import writer_utils ObjectDetectorWriter = object_detector.MetadataWriter _MODEL_PATH = "D:\myhome\\fish_detection-master\models\\research\object_detection\colab_tutorials\model.tflite" # Task Library expects label files that are in the same format as the one...
使用 TensorFlow Lite 的基本步骤包括执行模型推理。借助 TensorFlow Lite Task Library、TensorFlow Lite Model Maker 和 TensorFlow Lite Converter 等组件与工具，开发者可以更方便地集成、训练、转换和优化模型。总结来看，TensorFlow Lite 以其轻量、高效的特点，在安卓开发中扮演着重要角色，推动了移动设备...
Use the TensorFlow Lite Task Library TensorFlow Lite Task Library contains a set of powerful and easy-to-use task-specific libraries for app developers to create ML experiences with TFLite. It provides optimized out-of-box model interfaces for popular machine learning tasks, such as image classifi...
To integrate the machine learning model into an application, first download the pretrained TensorFlow Lite model of your choice from the gallery. Then proceed to use the TensorFlow Lite Task Library to add the model to the application. You can choose from Android, iOS, and Python libraries. ...