TensorFlow Lite för Android är en lätt version av TensorFlow speciellt designad för mobila och inbyggda enheter. Den används främst för att köra förtränade maskininlärningsmodeller på mobila enheter för att utföra slutledningsuppgifter effektivt. TensorFlow Lite är optimerad för mobila plattformar och syftar till att ge låg latens och en liten binär storlek för att möjliggöra snabb och smidig exekvering av maskininlärningsmodeller på enheter med begränsade beräkningsresurser.
En av de viktigaste egenskaperna hos TensorFlow Lite är att den är optimerad endast för slutledning. Inferens hänvisar till processen att använda en tränad maskininlärningsmodell för att göra förutsägelser om nya data. I samband med mobilapplikationer är slutledning den huvudsakliga uppgiften som TensorFlow Lite är designad för att hantera. Detta innebär att TensorFlow Lite inte är avsedd för att träna maskininlärningsmodeller direkt på mobila enheter.
Utbildning av maskininlärningsmodeller kräver vanligtvis betydande beräkningsresurser, särskilt för komplexa modeller och stora datamängder. Att träna en modell innebär iterativ optimering av modellparametrar med hjälp av stora mängder träningsdata, vilket är beräkningsintensivt och tidskrävande. Som ett resultat görs träning av maskininlärningsmodeller vanligtvis på kraftfulla servrar eller arbetsstationer med högpresterande GPU:er eller TPU:er.
När en modell har tränats och dess parametrar har optimerats kan modellen konverteras till ett format som är kompatibelt med TensorFlow Lite för utplacering på mobila enheter. TensorFlow Lite stöder olika verktyg och omvandlare för att konvertera TensorFlow-modeller till ett format som kan användas för slutsatser på mobila enheter. Denna konverteringsprocess optimerar modellen för exekvering på mobil hårdvara, vilket säkerställer effektiv prestanda och låg latens.
TensorFlow Lite för Android används främst för slutledningsuppgifter, vilket gör att mobilapplikationer kan utnyttja kraften i maskininlärningsmodeller för uppgifter som bildigenkänning, naturlig språkbehandling och andra AI-applikationer. Träning av maskininlärningsmodeller görs vanligtvis på mer kraftfull hårdvara på grund av beräkningskraven från utbildningsprocessen.
TensorFlow Lite för Android är ett värdefullt verktyg för att distribuera maskininlärningsmodeller på mobila enheter för slutledningsuppgifter, vilket gör det möjligt för utvecklare att skapa intelligenta och lyhörda mobilapplikationer utan behov av en konstant anslutning till en server för modellbearbetning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals