TensorFlow Lite for Android ir viegla TensorFlow versija, kas īpaši izstrādāta mobilajām un iegultajām ierīcēm. To galvenokārt izmanto iepriekš apmācītu mašīnmācīšanās modeļu palaišanai mobilajās ierīcēs, lai efektīvi veiktu secinājumus. TensorFlow Lite ir optimizēts mobilajām platformām, un tā mērķis ir nodrošināt zemu latentumu un mazu bināro izmēru, lai nodrošinātu ātru un vienmērīgu mašīnmācīšanās modeļu izpildi ierīcēs ar ierobežotiem skaitļošanas resursiem.
Viena no galvenajām TensorFlow Lite īpašībām ir tā, ka tā ir optimizēta tikai secinājumu veikšanai. Secinājumi attiecas uz apmācīta mašīnmācīšanās modeļa izmantošanas procesu, lai prognozētu jaunus datus. Mobilo lietojumprogrammu kontekstā secinājumi ir galvenais uzdevums, ar kuru TensorFlow Lite ir paredzēts rīkoties. Tas nozīmē, ka TensorFlow Lite nav paredzēts mašīnmācības modeļu apmācībai tieši mobilajās ierīcēs.
Mašīnmācīšanās modeļu apmācībai parasti ir nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi, īpaši sarežģītiem modeļiem un lielām datu kopām. Modeļa apmācība ietver iteratīvu modeļa parametru optimizāciju, izmantojot lielu apmācību datu apjomu, kas ir skaitļošanas intensīva un laikietilpīga. Tā rezultātā mašīnmācīšanās modeļu apmācība parasti tiek veikta jaudīgos serveros vai darbstacijās ar augstas veiktspējas GPU vai TPU.
Kad modelis ir apmācīts un tā parametri ir optimizēti, modeli var pārveidot formātā, kas ir saderīgs ar TensorFlow Lite izvietošanai mobilajās ierīcēs. TensorFlow Lite atbalsta dažādus rīkus un pārveidotājus, lai TensorFlow modeļus pārvērstu formātā, ko var izmantot secinājumu veikšanai mobilajās ierīcēs. Šis pārveidošanas process optimizē modeli izpildei mobilajā aparatūrā, nodrošinot efektīvu veiktspēju un zemu latentumu.
TensorFlow Lite operētājsistēmai Android galvenokārt tiek izmantots secinājumu uzdevumiem, ļaujot mobilajām lietojumprogrammām izmantot mašīnmācīšanās modeļu jaudu tādiem uzdevumiem kā attēlu atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un citas AI lietojumprogrammas. Mašīnmācīšanās modeļu apmācība parasti tiek veikta ar jaudīgāku aparatūru apmācības procesa skaitļošanas prasību dēļ.
TensorFlow Lite for Android ir vērtīgs rīks mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai mobilajās ierīcēs secinājumu veikšanai, ļaujot izstrādātājiem izveidot viedas un atsaucīgas mobilās lietojumprogrammas bez pastāvīga savienojuma ar serveri modeļu apstrādei.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals