TensorFlow Lite za Android je lahka različica TensorFlow, posebej zasnovana za mobilne in vdelane naprave. Uporablja se predvsem za izvajanje vnaprej usposobljenih modelov strojnega učenja na mobilnih napravah za učinkovito izvajanje nalog sklepanja. TensorFlow Lite je optimiziran za mobilne platforme in želi zagotoviti nizko zakasnitev in majhno binarno velikost, da se omogoči hitro in nemoteno izvajanje modelov strojnega učenja na napravah z omejenimi računalniškimi viri.
Ena od ključnih značilnosti TensorFlow Lite je, da je optimiziran samo za sklepanje. Sklepanje se nanaša na postopek uporabe usposobljenega modela strojnega učenja za napovedovanje novih podatkov. V kontekstu mobilnih aplikacij je sklepanje glavna naloga, za katero je zasnovan TensorFlow Lite. To pomeni, da TensorFlow Lite ni namenjen usposabljanju modelov strojnega učenja neposredno na mobilnih napravah.
Usposabljanje modelov strojnega učenja običajno zahteva precejšnje računalniške vire, zlasti za kompleksne modele in velike podatkovne nize. Učenje modela vključuje iterativno optimizacijo parametrov modela z uporabo velikih količin učnih podatkov, kar je računsko intenzivno in dolgotrajno. Posledično se usposabljanje modelov strojnega učenja običajno izvaja na zmogljivih strežnikih ali delovnih postajah z visoko zmogljivimi grafičnimi procesorji ali procesorji TPU.
Ko je model usposobljen in so njegovi parametri optimizirani, ga je mogoče pretvoriti v obliko, ki je združljiva s TensorFlow Lite za uvedbo v mobilnih napravah. TensorFlow Lite podpira različna orodja in pretvornike za pretvorbo modelov TensorFlow v format, ki se lahko uporablja za sklepanje na mobilnih napravah. Ta postopek pretvorbe optimizira model za izvajanje na mobilni strojni opremi, kar zagotavlja učinkovito delovanje in nizko zakasnitev.
TensorFlow Lite za Android se uporablja predvsem za naloge sklepanja, kar mobilnim aplikacijam omogoča, da izkoristijo moč modelov strojnega učenja za naloge, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in druge aplikacije AI. Usposabljanje modelov strojnega učenja se običajno izvaja na zmogljivejši strojni opremi zaradi računalniških zahtev procesa usposabljanja.
TensorFlow Lite za Android je dragoceno orodje za uvajanje modelov strojnega učenja na mobilnih napravah za naloge sklepanja, ki razvijalcem omogoča ustvarjanje inteligentnih in odzivnih mobilnih aplikacij brez potrebe po stalni povezavi s strežnikom za obdelavo modela.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals