TensorFlow Lite для Android - гэта палегчаная версія TensorFlow, спецыяльна распрацаваная для мабільных і ўбудаваных прылад. У асноўным ён выкарыстоўваецца для запуску папярэдне падрыхтаваных мадэляў машыннага навучання на мабільных прыладах для эфектыўнага выканання задач вываду. TensorFlow Lite аптымізаваны для мабільных платформаў і накіраваны на забеспячэнне нізкай затрымкі і малога двайковага памеру, каб забяспечыць хуткае і плаўнае выкананне мадэляў машыннага навучання на прыладах з абмежаванымі вылічальнымі рэсурсамі.
Адной з ключавых характарыстык TensorFlow Lite з'яўляецца тое, што ён аптымізаваны толькі для высновы. Вывад адносіцца да працэсу выкарыстання падрыхтаванай мадэлі машыннага навучання для прагназавання новых даных. У кантэксце мабільных прыкладанняў высновы з'яўляюцца асноўнай задачай, для выканання якой прызначаны TensorFlow Lite. Гэта азначае, што TensorFlow Lite не прызначаны для навучання мадэлям машыннага навучання непасрэдна на мабільных прыладах.
Навучанне мадэлям машыннага навучання звычайна патрабуе значных вылічальных рэсурсаў, асабліва для складаных мадэляў і вялікіх набораў даных. Навучанне мадэлі прадугледжвае ітэрацыйную аптымізацыю параметраў мадэлі з выкарыстаннем вялікіх аб'ёмаў навучальных даных, што патрабуе вылічэнняў і часу. У выніку навучанне мадэлям машыннага навучання звычайна праводзіцца на магутных серверах або працоўных станцыях з высокапрадукцыйнымі GPU або TPU.
Пасля навучання мадэлі і аптымізацыі яе параметраў яе можна пераўтварыць у фармат, сумяшчальны з TensorFlow Lite для разгортвання на мабільных прыладах. TensorFlow Lite падтрымлівае розныя інструменты і канвертары для пераўтварэння мадэляў TensorFlow у фармат, які можна выкарыстоўваць для вываду на мабільных прыладах. Гэты працэс пераўтварэння аптымізуе мадэль для выканання на мабільным абсталяванні, забяспечваючы эфектыўную прадукцыйнасць і нізкую затрымку.
TensorFlow Lite для Android у асноўным выкарыстоўваецца для задач вываду, што дазваляе мабільным праграмам выкарыстоўваць магутнасць мадэляў машыннага навучання для такіх задач, як распазнаванне малюнкаў, апрацоўка натуральнай мовы і іншых прыкладанняў штучнага інтэлекту. Навучанне мадэлям машыннага навучання звычайна праводзіцца на больш магутным абсталяванні з-за вылічальных патрабаванняў працэсу навучання.
TensorFlow Lite для Android з'яўляецца каштоўным інструментам для разгортвання мадэляў машыннага навучання на мабільных прыладах для задач вываду, што дазваляе распрацоўшчыкам ствараць інтэлектуальныя і хутка рэагуючыя мабільныя прыкладанні без неабходнасці пастаяннага падключэння да сервера для апрацоўкі мадэлі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals