她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。...对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在 Insight 任职期间，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战！...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数（MFCC）来模拟人耳感知声音的方式。
在谷歌I/O ‘ 19上，TensorFlow Lite展示了一款名为Dance Like的应用程序，它可以帮助用户学习如何使用PoseNet模型跳舞。...此功能由estimateSinglePose()提供，该方法在已处理的RGB位图上运行TensorFlow Lite解释器并返回Person对象。本页面解释如何解释PoseNet的输入和输出。...在画布对象上绘制新的位图。 5、使用从Person对象获取的关键点的位置在画布上绘制骨架。显示置信度得分高于某个阈值的关键点，默认值为0.2。...SurfaceView通过在视图画布上获取、锁定和绘制来确保将surface毫不延迟地放到屏幕上。...我们希望这个应用程序能让设备上的机器学习变得更容易。如果您使用该应用程序，请使用#TFLite、#TensorFlow和#PoweredByTF与我们共享。
说说我的需求：我平时都是我的iPad上添加我日常的日程，但是如果要到电脑或安卓手机上也有同样的日历就比较不方便。...有想过去试一下多平台的日历软件，但都没有iOS上的日历那么强大和直观，但目前网上的安卓日历软件大都不能与iCloud同步，于是我找到一些能用的安卓APP： SOL日历（早已不更新） Sunrise（已经被微软收购...，不更新了） QQ邮箱（可以同步，但安卓桌面插件太简陋） 最后发现了时间积木APP，发现和SOL日历都是一个团队做的，功能相似。...一直在用，同步功能很好，安卓桌面插件也多，也美观。 下面简单说说同步的方法： 去icloud帐号申请专用密码 第一步:要有一个iphone id。然后在苹果手机上开始登陆网页。...这个密码就是在安卓上要输入的密码了。 更多详情参照：安卓手机如何同步共享苹果日历？
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在 Insight 任职期间，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战!...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数(MFCC)来模拟人耳感知声音的方式。...如果您正在训练自己的模型或重训练一个预先训练好的模型，那么在处理训练数据时，一定要考虑设备上的数据通道。最终，我在 Java 中重写了 librosa MFCC 来处理转换问题。
MXNet MXNet 是该列表中的第一个 Apache 项目；它是一个有前景、活跃的框架，可应用于移动端，即你可以在任何安卓或 iOS 设备上训练数据、运行计算集（computed set），该框架也可在...移动端机器学习框架 谷歌 TensorFlow Lite 目前最完整的免费移动端解决方案就是 TensorFlow Lite，它最初适用于安卓机，不过一些人也在 iOS 设备上实现了该框架。...其关键特征是低延迟进行实时图像处理、可用于安卓机的硬件加速，以及使计算速度快于 TensorFlow 完整版的量化内核（quantized kernel）。...对于为计算机构建的大型框架，Quantized-CNN 只在准确率上稍有降低，为在移动设备上完全运行图像分类提供了轻量级的解决方案。...因此，尽管我们了解了很多专门适用于手机和平板的精简版框架，但是距离能够本地运行所有计算的强大处理器似乎还有一段距离。 ?
我我们知道对于有过反编译经验的同学分分钟把正常的安卓程序源代码搞出来。...一直也在寻找此类服务，之后发现腾讯云上有一个叫乐固的服务，支持反破解,反调试,反窃取,防篡改,防二次打包, 兼容2.x至 7.x 任何安卓系统, 兼容yunOS系统，重要的是免费的，支撑的团队响应速度也很及时...前序：准备好之前已经签名好的产品apk。 1.首先找到云产品里找到应用乐固的服务。 进入以后 选择好我们的apk文件。 等到上传完毕以后： 提交，系统就会自动进行加固。 下载加固包。...这是一个已经加固，但是没有签名的包。需要我们重新用我们自己的签名和密码重新打包签名一下。 2.包签名 首先下载好乐固提供的自助加固工具。 正常情况下打开根目录的LeguPC.exe。...（插曲：我的win8当时打不开，应该是权限问题，我直接找到\Bin\LeguPC.exe） 我们选择辅助工具： APK原包：就是我们下载的加固包 输出路径：选择一个目录然后，程序会把签名好的apk生成在这里
谷歌工程副总裁大卫·布克预言，新一轮安卓智能手机的浪潮将会触及当代生活的痛点，即将一款APP的内容复制粘贴到另一款APP上。 谷歌公司的年度I/O会议在硅谷圆满召开。...会上，布克推出了Android O, 其亮点之一在于可消除复制粘贴的大麻烦，无愧于是当前世界上最新最受欢迎的移动操作系统。...现在，谷歌公司正搭建适合运行AI智能手机的软件引擎，从而彻底告别远程数据中心的帮助。 这就是TensorFlow Lite，它是精简版的开源软件引擎，可以在谷歌的数据中心内驱动神经网络。...TensorFlow Lite虽小，但运行速度极快，大大改变了公司搭建和运行线上服务的方式。...但谷歌认为纯粹基于手机的AI系统最终也将开始为自己学习。 谷歌明确阐述了AI的研发愿景，将进一步展开深入研究。在I/O会议上，谷歌推出了用于训练和运行神经网络的定制芯片。
△ 安卓工程副总裁Dave Burke 自谷歌公布这个计划以来，已经涌现出了很多移动端部署AI的产品，包括苹果的CoreML、Clarifai移动端训练AI的云服务、还有像华为Mate 10上的硬件麒麟...跨平台：为可在多个不同平台上运行而设计运行时，首先允许安卓和iOS平台使用。 快速：对移动设备进行优化，包括有显著改善的模型加载时间，并且支持硬件加速。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite返回优化的CPU执行操作，保证模型仍让在很多设备上快速运行。 架构 先来看张TensorFlow Lite的架构图： ?...TensorFlow Lite模型之后会被部署到手机APP中，包括： Java API：安卓上C++ API的轻便封装 C++ API：加载TensorFlow Lite模型文件并调用编译器，在安卓和iOS...在选中的安卓设备上，编译器将用安卓神经网络API实现硬件加速，如果无API可用，将默认用CPU执行。 开发人员也可以使用C++ API实现自定义的内核，也可以被编译器使用。
截至 2018 年，全球活跃的安卓设备已经超过了 20 亿部。安卓手机的迅速普及在很大程度上得益于各种各样的智能应用，从地图到图片编辑器无所不有。随着深度学习技术的兴起，移动应用注定会变得更加智能。...使用 TensorFlow Mobile 将模型部署到安卓设备上包括三个步骤： 将训练好的模型转换成 TensorFlow 格式； 向安卓应用添加 TensorFlow Mobile 依赖项； 编写相关的...在本文中，我将带你熟悉以上的整个流程，最终完成一个嵌入图像识别功能的安卓应用。 环境设置 在本教程中，我们将使用 Pytorch 和 Keras，选择你偏好的机器学习框架，并按照说明进行操作。...最近，在安卓 8 及更高版本中，TensorFlow Lite 使用安卓神经网络 API 进行加速。...安卓项目的全部代码和模型转换器可以在我的 GitHub 上（https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid）获得。
／启动的要求； 跨平台：可以满足在多个平台运行，首先是安卓和 iOS； 快速：专为移动设备进行优化，包括模型加载时间显著加快，支持硬件加速等等。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite 会退至优化的 CPU 执行状态，从而确保模型仍然可以在大量设备上快速运行。...TensorFlow Lite 模型文件被应用在移动应用程序中 Java API：安卓设备上适用于 C++ API 的便利封装； C++ API：加载 TensorFlow Lite 模型文件并启动编译器...安卓和 iOS 上都有相同的库； 编译器：使用一组运算符来执行模型。编译器支持选择性操作员加载。没有运算符的情况下，只有 70KB，加载了所有运算符，有 300KB。...这比 TensorFlow Mobile 所要求的 1.5M 的明显低得多； 在选定的安卓设备上，编译器将使用安卓神经网络 API 实现硬件加速，或者在无可用 API 的情况下默认执行 CPU。
#.aoq0izsg6 我们都知道，谷歌有一个开源库叫做TensorFlow，可被用在安卓系统中实现机器学习。...换言之，TensorFlow是谷歌为机器智能提供的一个开源软件库。 我在网络上搜寻了很久，都没有找到在安卓上搭建TensorFlow的简单的方法或实例。仔细查阅许多资料以后，我终于可以搭建它了。...从搭建安卓上的机器学习模型过程讲起 我们需要知道的几个要点： TensorFlow的核心是用C++编写的； 为了在安卓上搭建TensorFlow，我们需要用JNI（Java本地接口）来调用C++函数，比如说...在这个例子中，我们会使用Google预训练模型，它实现了在一张给定的照片上做目标检测。...现在，在Android Studio上创建安卓示例工程吧。
TensorFlow 可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。...跨平台：运行时的设计使其可以在不同的平台上运行，最先允许的平台是安卓和 iOS。 快速：专为移动设备进行优化，包括大幅提升模型加载时间，支持硬件加速。...然后将 TensorFlow Lite 模型文件部署到移动 App 中： Java API：安卓设备上适用于 C++ API 的便利封装。...C++ API：加载 TensorFlow Lite 模型文件，启动编译器。安卓和 iOS 设备上均有同样的库。 编译器（Interpreter）：使用运算符执行模型。...在选择的安卓设备上，编译器将使用安卓神经网络 API 进行硬件加速，或者在无可用 API 的情况下默认执行 CPU。 开发者还使用 C++ API 实现自定义 kernel，它可被解释器使用。
TensorFlow一直运行在许多平台上，从服务器机架到小型物联网设备。但随着过去几年机器学习模型的采用呈指数级增长，因此需要将其部署在移动和嵌入式设备上。...跨平台：可以在多个平台运行，包括安卓和iOS。 快速：针对移动设备进行了快速优化，包括模型加载时间显著加快，并支持硬件加速等。 越来越多的移动设备采用专用的定制硬件来更有效地处理机器学习工作负载。...TensorFlow Lite支持安卓神经网络API，以充分利用这些新的加速器。...TensorFlow Lite模型文件被应用在移动应用程序中： Java API：在安卓平台上围绕着C++ API的包裹器。...在选定的安卓设备上，Interpreter将使用安卓神经网络API实现硬件加速。若无可用，则默认为CPU执行。 开发人员也可以使用C++ API实现定制内核。
选自GitHub 作者：edvardHua 参与：路 本文介绍了如何使用 TensorFlow 在智能机上（包括安卓和 iOS 设备）执行实时单人姿态估计。...； 安卓 demo 的源代码； IOS demo 的源代码。...下面的 gif 是在 Mi Mix2s 上截取的（~60 FPS） ? 你可以下载以下 apk，在自己的设备上进行测试。 ?...demo 由于 mace 框架，你可以使用 GPU 在安卓智能机上运行该模型。...最后，将该项目导入 Android Studio，在智能机设备上运行。
谷歌更新了 Chromecast 设备，现在当你在 Google Home 音箱上寻求帮助时，会在连接的电视上看到视觉反馈。你同样可以基于语音，个性化这一体验。...另外，谷歌的AR功能将会被增加到Google Map上。 手机上的TensorFlow：TensorFlow Lite 安卓将迎来新的版本Android O。...这一新库将允许开发者构建用于在安卓智能手机上运行的深度学习模型。...TensorFlow Light 是为了安卓移动端设计的库，目标是运行快速（fast）并且轻量级（light），但同时也可以运行最先进的模型，比如卷积神经网络和 LSTM。...在演讲中你可以学到如何将神经网络模型移动到安卓系统，并在手机中进行预测（prediction），比如图像识别、运动识别。但是，在移动端运行神经网络的挑战是模型大小和 CPU 消耗。
TensorFlow LIte 的 GPU 代理 [图3 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理] 图 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理 没说安卓的其他设备...在完成和 CPU 一样的任务时可以消耗更少的电力和产生更少的热量。...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供的演示应用的APP里使用安卓和 iOS （metal） 的 GPU 委托代理，参考安卓使用 GPU 的委托代理和 iOS 如何使用...编译带 GPU 委托代理的TFLite并在ADB环境Benchmark 6.1 编译benchmark android-armv7：ADB环境 由于历史依赖库都是v7的原因，安卓平台在实际中多为armv7...下面是在部分安卓手机上在armv7环境测试tensorflow MobileNetV2的GPU性能： [图4 部分安卓手机上在armv7环境测试tensorflow MobileNetV2的GPU性能]
怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计...这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位。 ?...PoseNet 示例应用程序 与现有的以 JAVA 写的安卓示例相反，PoseNet 示例应用程序是在 Kotlin 上开发的。...「SurfaceView」通过获取、锁定和在「View」画布上绘图，无延时地将安卓的 surface 对象显示在屏幕上。...在设备上运行 我们鼓励读者从 Github 上下载源码，参考其中 Readme 文件的引导，自己动手测试一下这个应用程序。
GoogleHome可以连接到其他音响设备上，并支持智能家居，比如Nest、飞利浦设备等。GoogleHome不仅仅听取语音命令，还内置谷歌搜索，可以告诉你其他助理不能完成的事情。...安卓N新增Vulkan现代3D图形API，可实现高帧率游戏。系统运行环境有极大提升，应用安装提速75%，代码减少50%，新的JIT编译器不仅提高了性能，还加快了安装和下载速度。...此外，安卓N支持虚拟现实。去年共有5000万个Cardboard应用被安装。现在一些设备就已经支持安卓N的VR移动标准。安卓N中内置VR模式，优化性能和延迟，低至20ms。...新一代Firebase分析工具适配安卓、iOS系统，免费无限使用。今天发布了简单的SDK，安卓、iOS、网页端均可以使用。...即时应用：无需全部安装，应用仅安装一部分就可以运行 即时应用仅针对获取应用碎片化，允许应用在不安装的前提下直接打开运行。你只需要加载特定需要运行的部分，一旦安装好必要部分，剩下的就可以一键安装。
选自TensorFlow博客 作者：Pete Warden 机器之心编译 TensorFlow 1.9 早已发布并在各大平台上运行，如 Linux、苹果、安卓等系统。...然而，不论用户们如何努力，在树莓派上运行 TensorFlow 却始终是个难题。...2015 年首次推出 TensorFlow 时，我们的初衷是希望它成为一个面向所有人的「开源机器学习框架」。为此，我们想在拥有更多用户的平台上运行。...一直以来，我们支持 Linux、MacOS、Windows、iOS 和安卓。然而，尽管很多贡献者不懈努力，在树莓派上运行 TensorFlow 还是很艰难。...如果想了解在 TensorFlow 网站的树莓派上安装 TensorFlow 及故障解决的更多细节，请戳：https://www.tensorflow.org/install/install_raspbian
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