TensorFlow Lite pre Android je odľahčená verzia TensorFlow špeciálne navrhnutá pre mobilné a vstavané zariadenia. Primárne sa používa na spúšťanie vopred pripravených modelov strojového učenia na mobilných zariadeniach na efektívne vykonávanie úloh odvodenia. TensorFlow Lite je optimalizovaný pre mobilné platformy a jeho cieľom je poskytnúť nízku latenciu a malú binárnu veľkosť, aby sa umožnilo rýchle a plynulé vykonávanie modelov strojového učenia na zariadeniach s obmedzenými výpočtovými zdrojmi.
Jednou z kľúčových charakteristík TensorFlow Lite je, že je optimalizovaný len na odvodenie. Inferencia sa vzťahuje na proces používania trénovaného modelu strojového učenia na predpovedanie nových údajov. V kontexte mobilných aplikácií je odvodenie hlavnou úlohou, ktorú má TensorFlow Lite zvládnuť. To znamená, že TensorFlow Lite nie je určený na trénovanie modelov strojového učenia priamo na mobilných zariadeniach.
Trénovanie modelov strojového učenia si zvyčajne vyžaduje značné výpočtové zdroje, najmä pre zložité modely a veľké súbory údajov. Trénovanie modelu zahŕňa iteračnú optimalizáciu parametrov modelu pomocou veľkého množstva trénovacích dát, čo je náročné na výpočty a čas. V dôsledku toho sa trénovacie modely strojového učenia zvyčajne vykonávajú na výkonných serveroch alebo pracovných staniciach s vysokovýkonnými GPU alebo TPU.
Po natrénovaní modelu a optimalizácii jeho parametrov je možné model previesť do formátu, ktorý je kompatibilný s TensorFlow Lite na nasadenie na mobilných zariadeniach. TensorFlow Lite podporuje rôzne nástroje a konvertory na konverziu modelov TensorFlow do formátu, ktorý možno použiť na odvodenie na mobilných zariadeniach. Tento proces konverzie optimalizuje model pre vykonávanie na mobilnom hardvéri, čím zabezpečuje efektívny výkon a nízku latenciu.
TensorFlow Lite pre Android sa primárne používa na úlohy odvodenia, čo umožňuje mobilným aplikáciám využiť silu modelov strojového učenia na úlohy, ako je rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka a ďalšie aplikácie AI. Trénovanie modelov strojového učenia sa zvyčajne vykonáva na výkonnejšom hardvéri kvôli výpočtovej náročnosti tréningového procesu.
TensorFlow Lite pre Android je cenným nástrojom na nasadenie modelov strojového učenia na mobilných zariadeniach pre úlohy odvodzovania, čo umožňuje vývojárom vytvárať inteligentné a citlivé mobilné aplikácie bez potreby neustáleho pripojenia k serveru na spracovanie modelov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals