此外，TensorFlow 还为在移动生态系统上进行机器学习带来了便利：目前 TFLite 在大约 40 亿台设备上运行，也许你的设备也包含在内。...谷歌专注于 XLA 编译，让训练和推理模型在 GPU 和 CPU 上更快，并致力于让 XLA 成为行业标准的深度学习编译器，并且作为 OpenXLA 计划的一部分，谷歌已将其开放给开源协作。...谷歌将会使模型导出到移动设备（Android 或 iOS）、边缘设备（微控制器）、服务器后端或 JavaScript 变得更加容易。...用户可以将模型导出到 TFLite 和 TF.js，并优化模型推理性能，操作起来就像调用 model.export() 一样简单。 用于应用程序的 C++ API 。...谷歌正在开发公共 TF2 C++ API ，作为 C++ 应用程序的一部分用于本地服务器端推理。 部署 JAX 模型。谷歌正在使得 TensorFlow 服务部署模型变得更容易。
通过在tensorflow目录中的脚本下面运行，将生成量化模型以提高移动性能。...在移动设备上运行TensorFlow Lite模型 现在，还有最后一步将模型嵌入到移动应用程序中，这应该很简单，因为TensorFlow已经提供了示例应用程序，使人们更容易测试模型。.../ pod install 注意：构建iOS应用程序不在本文讨论范围之内，基本上，以上脚本正在安装Podfile中列出的iOS应用程序的所有依赖项。...首次编译应用程序时，请更新捆绑包标识符，然后在“常规”->“签名”中选择开发团队。 将移动设备连接到笔记本电脑 在Xcode中构建并运行该应用程序。...建立项目后，该应用程序现在应该可以在移动设备上运行，并测试模型的性能如何！
整个过程，从训练到在Android设备上推理 只需要30分钟，Google云的花费不到5美元。完成后，你将拥有一个Android应用程序（即将推出的iOS教程！）...，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...对于我们的模型来说，使用更大的批尺寸，我们可以减少训练步骤的数量（在本例中我们使用2000）。...，首先运行带有默认模型的演示应用程序，该模型是在COCO数据集上训练的。...你将在检测到的对象周围看到带有标签的框。运行的测试应用程序是使用COCO数据集训练的。 示例：https://www.youtube.com/watch?
TensorFlow Lite包含一个运行时，在上面可以运行预先训练好的模型，还包含一套工具，您可以使用这些工具准备用于移动设备和嵌入式设备上的模型。...TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...尽管如此，它仍然可以与常见的图像分类模型（包括Inception和MobileNets）一起工作。在本文中，您将看到在Android上运行MobileNet模型。...解压并将其放入assets文件夹中。 ? 现在您应该可以运行该应用程序。 请注意，该应用程序可支持初始(Inception)和量化(Quantized )的MobileNet。...默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！从相机捕获数据并将其转换为字节缓冲区并加载到模型中的代码可以在ImageClassifier.java文件中找到。
Lite 模型运行推理不仅仅是与模型交互，还需要额外的代码来处理复杂的逻辑，如数据转换、预处理/后处理、加载关联文件等。...模型接口针对每个任务进行过专门设计，可实现最佳性能和易用性——现在，只需 5 行代码就可以在受支持任务的预训练和自定义模型上执行推理！...ImageClassifier API 支持常见的图像处理和配置，还允许在特定的受支持区域设置中显示标签，并根据标签许可名单和禁止名单筛选结果。...Task Library 还支持符合每个 Task API 的模型兼容性要求的自定义模型。关联的文件（即标签图和 vocab 文件）和处理参数（如果适用）应正确填充到模型元数据中。...要在 iOS 中使用 SQuAD v1 TFLite 模型对给定的上下文和问题执行问答，您可以运行： let modelPath = "path/to/model.tflite" // Create
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型，这种需求影响了很多设计决策，例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。...不过，这些工程上的取舍不适用于其他平台（Android、IOS以及嵌入式平台），哪怕是将应用程序大小仅仅增加几兆字节也会大大减少下载次数并降低客户的满意度。...Google在2017年启动了TensorFlow Lite，目标是在移动设备上高效且轻松的运行神经网络模型。为了减少框架的大小和复杂性，TFLite 删除了不常用的功能。...例如，它不支持训练模型，而是仅支持模型运行推断。它还不支持TF主线中可用的全部数据类型（例如double）。此外，TFLite也不支持一些使用次数比较少的算子。...从广义上讲，剪枝试图去除对输出预测没有多大用处的神经元。这通常与较小的神经权重相关联，而较大的权重由于在推理过程中的重要性而保持不变。然后在修剪后的体系结构上重新训练网络，以微调输出。
在本博客中，我们： 使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...利用TAO中的通道剪枝来优化模型，减小模型尺寸并提高推理吞吐量。 比较这些模型在Arm Ethos-U NPU上运行的性能。...Corstone-300 Fixed Virtual Platform来获取在Arm Ethos-U NPU上运行tflite模型的性能数据。...Vela是由Arm开发的，用于将tflite模型编译成优化版本，可以在包含Arm Ethos-U NPU的嵌入式系统上运行。...从TAO Toolkit获取通道剪枝模型 对于TF2，TAO Toolkit提供了以下通道剪枝选项及参数： 通道剪枝旨在删除每层中不重要的通道，以便模型可以在对准确性的最小影响下缩小。
模型不是不断更新或对新数据作出反应，而是在一段时间内收集的一批数据上运行。该方法涉及在预定时间处理大块数据。常见的用例包括夜间风险评估、客户细分或预测性维护等。...边缘计算 边缘部署涉及在网络边缘的设备上运行机器学习模型，更接近数据生成的位置。这种方法在本地处理数据而不是将数据发送到集中式服务器来减少延迟和带宽使用。...通过在源附近处理数据来最大限度地减少延迟，非常适合需要快速响应时间的应用程序。 独立于网络连接运行，即使在远程或不稳定的环境中也能确保持续的功能。并且敏感数据在设备上存储，最小化暴露和合规风险。...在主循环中，不断地从设备的相机中捕获帧，将它们传递给detect_objects函数，并为检测到的对象在帧上绘制边界框和标签。处理后的帧然后显示在设备的屏幕上。...边框将以绿色绘制，对象标签将显示在每个边框的左上角。 这些代码可以使用各自的TensorFlow Lite api和库集成到Android或iOS应用程序中。
在本博客中，我们：使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...利用TAO中的通道剪枝来优化模型，减小模型尺寸并提高推理吞吐量。比较这些模型在Arm Ethos-U NPU上运行的性能。...-300 Fixed Virtual Platform来获取在Arm Ethos-U NPU上运行tflite模型的性能数据。...Vela是由Arm开发的，用于将tflite模型编译成优化版本，可以在包含Arm Ethos-U NPU的嵌入式系统上运行。...从TAO Toolkit获取通道剪枝模型对于TF2，TAO Toolkit提供了以下通道剪枝选项及参数：通道剪枝旨在删除每层中不重要的通道，以便模型可以在对准确性的最小影响下缩小。
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。...快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。...这里有完整的mnist.py文件供您参考。 要训练模型，在模型项目根目录下请运行以下命令。在我的17年Macbook Pro上，这需要约1-2小时。...同样，input_tensor之前的所有内容也是不必要的。在移动设备上运行之前，我们需要裁剪此图。 TFLite中大多数训练层也不受支持（请参阅附录）。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
TF是gitHub上排名第三的软件资源库(仅次于 Vue 和 React) ，也是 PyPI 上下载次数最多的机器学习软件包。 TF还将机器学习带入了移动生态系统: TFLite运行在40亿台设备。...TensorFlow的四大支柱 快速且可扩展：XLA 编译、分布式计算、性能优化 TF将专注于 XLA 的编译，在TPU性能优势的基础上，使大多数模型的训练和推理工作流程在 GPU 和 CPU 上更快...同时团队也开始研究可用于大规模模型并行的新接口DTensor，可能会开启超大型模型训练和部署的未来。用户开发大模型时，即便同时使用多个客户端，感知上也像在单机上训练一样。...未来，将模型导出到 TFLite 和 TF.js 并优化其推理性能就像调用mod.export ()一样简单。...同时，团队也在开发用于本机服务端推理的公共TF2 C++接口，可以直接作为C++程序的一部分。
这里未使用常规的卷积，而是在模型内部使用了反向卷积（又叫 Mobilenet V2），以便执行实时推断。 ? 注：你可以修改网络架构，来训练更高 PCKh 的模型。...模型的代码； 安卓 demo 的源代码； IOS demo 的源代码。...编辑 experiments 文件夹中的参数文件，它包含几乎所有超参数和训练中需要定义的其他配置。.../edvardHua/PoseEstimationForMobile/tree/master/release/hourglass_model 安卓 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。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...在 Android Studio 中运行：DigitRecognizer（链接到Android应用程序）。 ?...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。...如果 Android 应用程序崩溃，请查看 logcat 中的 stacktrace 错误： 确保输入图像大小和颜色通道设置正确，以匹配模型期望的输入张量大小。
它是一个开源的可以创建生产级机器学习模型。也就是说我们可以扩展更多的使用场景，训练自己的框架，实现某些方面的专门的AI识别。...而我们需要的Android 或者ios 的示例在 lite/examples 目录下，在该目录你会发现很多的示例： 示例 介绍 audio_classification 音频分类 bert_qa BERT...Android Studio建议在4.2版本以上。否则会有很多编译错误需要我们进行修改。 最小API 21。 3.1 tflite 模型介绍 如果不导入该四种模型库，在运行时App会崩溃的。...在这个示例Demo中，展示了四种姿态模型。分别对应的模型文档为： movenet_lightning.tflite：单姿势模型：该模型只能估计一个人的姿势。...（2017年，发布的上一代姿态识别） (PS:这四个文档，在示例代码中并不存在，需要我们主动进行下载这四种模型) 总而言之：追求速度用：movenet_lightning.tflite。
目前，有越来越多的模型 / 论文已经在用 JAX，但未来几年的趋势依然不甚明朗。 所以总体来看，在第一轮（模型可用性）的对比中，PyTorch 完胜。...Serving 可以帮用户轻松地在 gRPC 服务器上部署模型，这些服务器运行谷歌为高性能 RPC 打造的开源框架。gRPC 的设计意图是连接不同的微服务生态系统，因此这些服务器非常适合模型部署。...TFLite 可用于 Android、iOS、微控制器和嵌入式 Linux。...TensorFlow 的长期目标是在 Hub 上提供来自 Model Garden 的模型的预训练版本，并使 Hub 上的预训练模型在 Model Garden 中具有可用的源代码。...Playground 允许实时播放学习过程，以高度直观的方式查看输入在训练过程中是如何转换的。
训练出一个效果不错的模型需要多次尝试和优化，并不是一蹴而就的，我们在实操训练过程中遇到了不少问题。 1.过拟合 训练时的准确率很高，但拿去跑训练数据以外的数据时，准确率却很低。...4.内存不足 训练过程中内存不足退出。我们后面采取分块训练的方式，避免一次装载所有数据，绕开了内存不足退出的问题。...基于预训练好的MobileNet模型，我们在它最后一层输出层接上自己的一层全连接层，这层全连接层也就变成新的输出层。...通过模型转换操作后，我们得到了一个可以在Tensorflow Lite跑的tflite文件。...在iOS平台上，我们选择了Metal，Metal能最大限度发挥iOS设备的GPU性能，在Android平台上，我们选择了OpenGL ES 3.1，OpenGL ES 3.1拥有Compute Shader
在 WWDC 2017 中，Apple 宣布了新的 Core ML 框架，以支持 iOS（以及所有其他 Apple OS 平台：macOS，tvOS 和 watchOS）上的深度学习模型和标准机器学习模型的运行...tflite_simple_example和 tflite_camera_example），并启动了，您可以在您的 iOS 设备中安装和运行它们（简单的应用也可以在您的 iOS 模拟器上运行）。...在 iOS 中为 TensorFlow Lite 使用经过重新训练的 TensorFlow 模型 在第 2 章，”通过迁移学习对图像进行分类“中，我们重新训练了 MobileNet TensorFlow...在 iOS 中使用自定义 TensorFlow Lite 模型 在前面的章节中，我们已经训练了许多定制的 TensorFlow 模型，并将其冻结以供移动使用。...在之前的章节中，我们主要使用 Python 训练和测试 TensorFlow 模型，然后再使用本机 TensorFlow C++ 库的 Java 接口代码在使用 C++ 或 Android 的 iOS
TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。 我们知道大多数的 AI 是在云端运算的，但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。...因此，如果要给移动端使用的话，必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 来实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....build.gradle 中添加如下的语句，否则无法加载模型。
要将 TensorFlow 集成到您的应用中，首先，使用我们在整本书中提到的技术训练模型，然后保存模型。现在可以使用保存的模型在移动应用中进行推理和预测。...例如 Android NN API 在 TFLite 中使用模型的工作流程如下： 获取模型：您可以训练自己的模型或选择可从不同来源获得的预训练模型，并按原样使用预训练或使用您自己的数据再训练，或在修改某些部分后再训练该模型...=mymodel_nodes --input_shapes=n,h,w,c 现在，在步骤 4 中保存的.tflite模型可以在使用 TFLite 二进制文件进行推理的 Android 或 iOS 应用中使用...在您的应用中包含 TFLite 二进制文件的过程不断发展，因此我们建议读者按照此链接中的信息在您的 Android 或 iOS 应用中包含 TFLite 二进制文件。...总结 在本章中，我们学习了在移动应用和设备上使用 TensorFlow 模型。 TensorFlow 提供了两种在移动设备上运行的方式：TFMobile 和 TFLite。
因此，如果要给移动端使用的话，必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 来实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....mnist 数据集获取地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的 demo 中已经包含了 mnist.tflite 模型文件。...build.gradle 中添加如下的语句，否则无法加载模型。
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