TensorFlow Lite for Android er en lett versjon av TensorFlow spesielt designet for mobile og innebygde enheter. Den brukes først og fremst til å kjøre ferdigtrente maskinlæringsmodeller på mobile enheter for å utføre slutningsoppgaver effektivt. TensorFlow Lite er optimalisert for mobile plattformer og har som mål å gi lav latens og en liten binær størrelse for å muliggjøre rask og jevn utførelse av maskinlæringsmodeller på enheter med begrensede beregningsressurser.
En av nøkkelegenskapene til TensorFlow Lite er at den er optimalisert kun for slutninger. Inferens refererer til prosessen med å bruke en trent maskinlæringsmodell for å forutsi nye data. I sammenheng med mobile applikasjoner er inferens hovedoppgaven som TensorFlow Lite er designet for å håndtere. Dette betyr at TensorFlow Lite ikke er ment for opplæring av maskinlæringsmodeller direkte på mobile enheter.
Opplæring av maskinlæringsmodeller krever vanligvis betydelige beregningsressurser, spesielt for komplekse modeller og store datasett. Trening av en modell innebærer iterativ optimalisering av modellparametere ved bruk av store mengder treningsdata, noe som er beregningsintensivt og tidkrevende. Som et resultat blir opplæring av maskinlæringsmodeller vanligvis utført på kraftige servere eller arbeidsstasjoner med høyytelses GPUer eller TPUer.
Når en modell er trent og parameterne er optimalisert, kan modellen konverteres til et format som er kompatibelt med TensorFlow Lite for distribusjon på mobile enheter. TensorFlow Lite støtter ulike verktøy og omformere for å konvertere TensorFlow-modeller til et format som kan brukes for slutninger på mobile enheter. Denne konverteringsprosessen optimaliserer modellen for utførelse på mobil maskinvare, og sikrer effektiv ytelse og lav ventetid.
TensorFlow Lite for Android brukes først og fremst til slutningsoppgaver, slik at mobilapplikasjoner kan utnytte kraften til maskinlæringsmodeller for oppgaver som bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling og andre AI-applikasjoner. Opplæring av maskinlæringsmodeller gjøres vanligvis på kraftigere maskinvare på grunn av de beregningsmessige kravene til opplæringsprosessen.
TensorFlow Lite for Android er et verdifullt verktøy for å distribuere maskinlæringsmodeller på mobile enheter for slutningsoppgaver, som gjør det mulig for utviklere å lage intelligente og responsive mobilapplikasjoner uten behov for en konstant tilkobling til en server for modellbehandling.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals