TensorFlow Lite за Android е олекотена версия на TensorFlow, специално проектирана за мобилни и вградени устройства. Използва се предимно за стартиране на предварително обучени модели за машинно обучение на мобилни устройства за ефективно изпълнение на задачи за извод. TensorFlow Lite е оптимизиран за мобилни платформи и има за цел да осигури ниска латентност и малък двоичен размер, за да позволи бързо и гладко изпълнение на модели за машинно обучение на устройства с ограничени изчислителни ресурси.
Една от ключовите характеристики на TensorFlow Lite е, че е оптимизиран само за изводи. Изводът се отнася до процеса на използване на обучен модел за машинно обучение за правене на прогнози за нови данни. В контекста на мобилните приложения изводът е основната задача, с която TensorFlow Lite е предназначен да се справи. Това означава, че TensorFlow Lite не е предназначен за обучение на модели за машинно обучение директно на мобилни устройства.
Обучението на модели за машинно обучение обикновено изисква значителни изчислителни ресурси, особено за сложни модели и големи набори от данни. Обучението на модел включва итеративно оптимизиране на параметрите на модела, като се използват големи количества данни за обучение, което е изчислително интензивно и отнема много време. В резултат на това обучението на модели за машинно обучение обикновено се извършва на мощни сървъри или работни станции с високопроизводителни GPU или TPU.
След като моделът бъде обучен и неговите параметри са оптимизирани, моделът може да бъде преобразуван във формат, който е съвместим с TensorFlow Lite за внедряване на мобилни устройства. TensorFlow Lite поддържа различни инструменти и конвертори за конвертиране на модели на TensorFlow във формат, който може да се използва за изводи на мобилни устройства. Този процес на преобразуване оптимизира модела за изпълнение на мобилен хардуер, като гарантира ефективна производителност и ниска латентност.
TensorFlow Lite за Android се използва предимно за задачи за извод, позволявайки на мобилните приложения да използват силата на моделите за машинно обучение за задачи като разпознаване на изображения, обработка на естествен език и други AI приложения. Обучението на модели за машинно обучение обикновено се извършва на по-мощен хардуер поради изчислителните изисквания на процеса на обучение.
TensorFlow Lite за Android е ценен инструмент за внедряване на модели за машинно обучение на мобилни устройства за задачи за извод, позволявайки на разработчиците да създават интелигентни и отзивчиви мобилни приложения без необходимост от постоянна връзка със сървър за обработка на модела.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals