„TensorFlow Lite“, skirta „Android“, yra lengva „TensorFlow“ versija, specialiai sukurta mobiliesiems ir įterptiesiems įrenginiams. Jis pirmiausia naudojamas paleisti iš anksto parengtus mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose, kad būtų galima efektyviai atlikti išvadų užduotis. „TensorFlow Lite“ yra optimizuotas mobiliosioms platformoms ir siekia užtikrinti mažą delsą ir mažą dvejetainį dydį, kad būtų galima greitai ir sklandžiai vykdyti mašininio mokymosi modelius įrenginiuose su ribotais skaičiavimo ištekliais.
Viena iš pagrindinių TensorFlow Lite savybių yra ta, kad ji optimizuota tik išvadoms daryti. Išvada reiškia apmokyto mašininio mokymosi modelio naudojimą, kad būtų galima numatyti naujus duomenis. Mobiliųjų programų kontekste išvados yra pagrindinė užduotis, kurią „TensorFlow Lite“ turi atlikti. Tai reiškia, kad „TensorFlow Lite“ nėra skirtas mašininio mokymosi modeliams treniruoti tiesiogiai mobiliuosiuose įrenginiuose.
Mašininio mokymosi modelių mokymas paprastai reikalauja didelių skaičiavimo išteklių, ypač sudėtingiems modeliams ir dideliems duomenų rinkiniams. Modelio mokymas apima kartotinį modelio parametrų optimizavimą naudojant didelius mokymo duomenų kiekius, o tai reikalauja daug skaičiavimo ir daug laiko. Dėl to mašininio mokymosi modeliai dažniausiai atliekami galinguose serveriuose arba darbo vietose su didelio našumo GPU arba TPU.
Išmokus modelį ir optimizavus jo parametrus, modelį galima konvertuoti į formatą, suderinamą su „TensorFlow Lite“, kad būtų galima įdiegti mobiliuosiuose įrenginiuose. „TensorFlow Lite“ palaiko įvairius įrankius ir keitiklius, skirtus „TensorFlow“ modeliams konvertuoti į formatą, kuris gali būti naudojamas išvadoms daryti mobiliuosiuose įrenginiuose. Šis konversijos procesas optimizuoja modelį, kad jis būtų vykdomas naudojant mobiliąją aparatinę įrangą, užtikrinant efektyvų našumą ir mažą delsą.
„TensorFlow Lite“, skirta „Android“, pirmiausia naudojama išvadų užduotims atlikti, todėl mobiliosios programos gali panaudoti mašininio mokymosi modelių galią tokioms užduotims kaip vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kitos AI programos. Mašininio mokymosi modeliai paprastai mokomi naudojant galingesnę aparatinę įrangą dėl mokymo proceso skaičiavimo poreikių.
„TensorFlow Lite“, skirta „Android“, yra vertingas įrankis, leidžiantis įdiegti mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose atliekant išvadų užduotis, leidžiantis kūrėjams kurti išmanias ir reaguojančias programas mobiliesiems, nereikia nuolatinio ryšio su serveriu modeliui apdoroti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals