TensorFlow Lite za Android lagana je verzija TensorFlowa posebno dizajnirana za mobilne i ugrađene uređaje. Prvenstveno se koristi za pokretanje unaprijed obučenih modela strojnog učenja na mobilnim uređajima za učinkovito izvođenje zadataka zaključivanja. TensorFlow Lite je optimiziran za mobilne platforme i ima za cilj pružiti nisku latenciju i malu binarnu veličinu kako bi se omogućilo brzo i glatko izvođenje modela strojnog učenja na uređajima s ograničenim računalnim resursima.
Jedna od ključnih karakteristika TensorFlow Lite je da je optimiziran samo za zaključivanje. Zaključivanje se odnosi na postupak korištenja obučenog modela strojnog učenja za predviđanje novih podataka. U kontekstu mobilnih aplikacija, zaključivanje je glavni zadatak za koji je TensorFlow Lite dizajniran. To znači da TensorFlow Lite nije namijenjen za obuku modela strojnog učenja izravno na mobilnim uređajima.
Obuka modela strojnog učenja obično zahtijeva značajne računalne resurse, posebno za složene modele i velike skupove podataka. Uvježbavanje modela uključuje iterativnu optimizaciju parametara modela korištenjem velikih količina podataka uvježbavanja, što je računalno intenzivno i dugotrajno. Kao rezultat toga, obuka modela strojnog učenja obično se provodi na moćnim poslužiteljima ili radnim stanicama s GPU-ovima ili TPU-ovima visokih performansi.
Nakon što je model obučen i njegovi parametri optimizirani, model se može pretvoriti u format koji je kompatibilan s TensorFlow Lite za implementaciju na mobilnim uređajima. TensorFlow Lite podržava različite alate i pretvarače za pretvaranje TensorFlow modela u format koji se može koristiti za zaključivanje na mobilnim uređajima. Ovaj proces konverzije optimizira model za izvođenje na mobilnom hardveru, osiguravajući učinkovite performanse i nisku latenciju.
TensorFlow Lite za Android prvenstveno se koristi za zadatke zaključivanja, omogućujući mobilnim aplikacijama da iskoriste snagu modela strojnog učenja za zadatke kao što su prepoznavanje slika, obrada prirodnog jezika i druge AI aplikacije. Obuka modela strojnog učenja obično se provodi na snažnijem hardveru zbog računalnih zahtjeva procesa obuke.
TensorFlow Lite za Android vrijedan je alat za implementaciju modela strojnog učenja na mobilnim uređajima za zadatke zaključivanja, omogućujući programerima stvaranje inteligentnih mobilnih aplikacija s odgovarajućim odzivom bez potrebe za stalnom vezom s poslužiteljem za obradu modela.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals