TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。
易用性
支持更多 op
op 版本控制和签名
新转换器
支持长短期记忆 (LSTM) / 循环神经网络 (RNN)
图形可视化工具
预处理和后处理支持
控制流和设备端训练
新 API
添加更多模型
性能
更多硬件委派
支持 NN API
框架可扩展性
GPU 委派
提升 TFLite CPU 的性能
优化
模型优化工具组
为更多技术提供更多支持
可移植性
微控制器支持
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