请注意，本教程中的所有命令都假设你正在运行Ubuntu。...首先，使用以下命令获取服务帐户的名称： curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ https://...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...要在手机上实时运行此模型需要一些额外的步骤。在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。...文件包含图形和所有模型参数，可以通过Android设备上的TensorFlow Lite解释器运行，并且应该小于4 Mb。
如何检测笑脸？ 我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果的同时保证高精度和低延迟。因此，我们通过以下三个步骤来检测笑脸： 应用人脸检测模型来检测给定的图像中是否存在人脸。...如果存在，则将其从原始图像中裁剪出来。 对裁剪后的人脸图像应用人脸属性分类模型，以测量其是否为笑脸。 ?...在本教程中，针对您自己的 TensorFlow Lite 模型，您会发现该技术将非常易于使用。 对从摄像头中捕获的原始图像进行大小调整，并固定其长宽比。压缩率根据原始图像大小采用 4 或 2。...当一个词语的平均出现概率高于某个阈值时，我们便判断已检测到语音命令。 我会在下文详细解释这三个步骤。 预处理 我们使用 PortAudio（一个开源代码库）获取来自麦克风的音频数据。...如要了解关于如何上手使用 TensorFlow Lite 的更多详情，请参阅此处，并在此处查看其他参考示例。
(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...三、tf.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker从概念上跟踪“OpHint 函数”参数的索引。这些函数的输入和参数都使用类的实例，因此它们可以有独立的编号。...6、get_tensor_detailsget_tensor_details()获取具有有效张量细节的每个张量的张量细节。如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。...从具有量化意识的训练输入模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_input_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_input_type默认为tf.float32。必须{特遣部队。...从具有量化意识的训练输出模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_output_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_output_type必须是tf。否则将抛出一个错误。
创建一个意图并获取实体 现在，我们将创建一个意图，该意图从用户那里获取输入并确定用户名称。 然后，该意图提取名称的值并将其存储在一个实体中，该实体稍后将传递给 Webhook 进行处理。...而是在标识符名称之前使用下划线_来指定该标识符是类专有的。...四、认识植物种类 该项目将深入讨论如何构建自定义的 TensorFlow Lite 模型，该模型能够从图像中识别植物物种。 该模型将在移动设备上运行，并将主要用于识别不同的植物物种。...创建用于图像识别的自定义 TensorFlow Lite 模型 一旦您在 Colaboratory 取得了不错的成绩，我们所有人都将建立自定义的 TensorFlow Lite 模型，用于识别植物物种的任务...此外，本章还介绍了 TensorFlow Lite 为什么以及何时适合用于构建模型，以及如何将 Flutter 应用于在离线运行且非常快速的设备模型上进行应用。
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。 ?...开发此应用程序的目的为了让所有人都能以最小的支出轻松地使用 PoseNet 模型。这个示例应用程序包括了一个 PoseNet 库，它抽离了模型中的复杂性。...该应用程序对每张传入的摄像头图像执行以下操作： 从摄像头预览中获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。...将位图裁剪并缩放到模型输入的大小，以便将其传递给模型。 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。...将位图缩放回屏幕大小，在「Canvas」对象上绘制新的位图。 使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值（默认值为 0.2）的关键点。
，TensorFlow Lite 在馈入 TensorFlow Lite 模型进行推理时使用interpreter->inputs()[0]而不是特定的输入节点名称。...TensorFlow Mobile 和 Lite 之间的代码差异如图 11.3 所示： 图 11.3：运行模型并获取输出的 TensorFlow Mobile（左）和 Lite 代码 以类似于 HelloTensorFlow...不幸的是，如果您尝试使用上一节中内置的bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco TensorFlow Lite 转换工具，将模型从 TensorFlow 格式转换为...我们不会讨论哪种模型更好，如何使线性回归或支持向量机模型更好地工作，或者如何在 Scikit Learn 支持的所有算法中选择更好的模型-有很多不错的书籍和在线资源介绍了这些内容。 话题。...我们将首先介绍如何获取和设置新的 Raspberry Pi 3B 板，包括本章中使用的所有必要配件，以使其能够看，听和说。
点击顶部的“创建实例”。 它应该带您到另一个页面，您必须在其中输入实例名称。 以小写字母输入实例的名称。 请注意，实例名称与项目名称不同。...以下代码显示了如何从 Python API 调用tf.lite.TFLiteConverter来转换三个模型（保存模型，Keras 模型或具体函数）中的每个模型： $import tensorflow...适用于 iPhone 的 TensorFlow Lite 转换模型 在本节中，我们将描述如何在 iPhone 上使用 tflite 模型进行对象检测。...此代码不是从 GitHub 页面获取COCO JSON文件，而是从本地驱动器获取上一步中创建的cocoformat.JSON文件，然后将其转换为生成的文件夹中的多个.JSON文件。...如果图像不是来自网络，则很可能会检测到不同类别的相似视觉图像，如此处的沙发示例所示。 但是，如果图像是从网上获取的，则匹配是精确的或非常接近的。 在上一节中，我们学习了如何使用 GCP 进行训练。
格式的模型（更多格式正在开发中，敬请期待）； 改善了用户体验，提升了网站的易用性，让各种资源更易于查找、搜索和过滤； TensorFlow Hub 现在由社区提供支持，陆续更新来自如 NVIDIA、Microsoft...一起看看所有的这些如何实现，一起探索新的可用功能和模型： 深入了解新模型格式 TensorFlow Hub 现提供部署格式，帮助您更快入门。...您也可以按部署格式搜索模型，试着通过搜索“tfjs”或“tflite”分别查看 TensorFlow.js 或 TensorFlow Lite 部署格式的模型列表。 ?...随着越来越多的资源种类针对不同的部署环境进行了优化，TF Hub 现可为更多用例提供服务。...和 TF Hub 代码库中的预训练文本嵌入 (Text Embedding) 简便快捷地对电影评论中的情感进行分类。
TensorFlow Lite目前处于开发人员预览版，因此它可能不支持TensorFlow模型中的所有操作。...import org.tensorflow.lite.Interpreter; 要使用它，您需要创建一个解释器的实例，然后用一个MappedByteBuffer来加载它。...方法，将图像数据和标签数组传递给它，剩下的工作就完成了： tflite.run(imgData, labelProbArray); 详细讨论如何从相机中获取图像并准备给到tflite已经超出了本文的范围...深入到这个示例中，您可以看到它如何从相机中抓取、准备用于分类的数据，并通过将加权输出优先级列表映射模型到标签数组来处理输出。...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。
将我们创建的新CSV上传到你的存储库中，然后在“导入数据集（Import Dataset）”界面中选择该库。 ? 导入数据后，你可以从浏览器中查看所有的图像和标签。 ? ?...训练云模型 导航到“训练（TRAIN）”选项卡，然后单击“开始训练（START TRAINING）”。我使用了所有的默认选项。 ? ? ?...我从训练集中上传了一些面部照片，看起来效果还不错！总的来说，如果你有能力在后台运行云实例，那么我认为这是一个非常易于使用的API。 ? 边缘部署 对于边缘部署，我们有多种下载模型的方法。...每种方法都非常强大： TF Lite:允许你在移动设备上运行模型 （TF Lite：https://www.tensorflow.org/lite） TensorFlow.js：允许你在网络浏览器中运行模型...我下载了Tensorflow.js 模型，并构建了一个使用Edge模型和网络摄像头的demo示范。注意：此模型不会将你的图像上传到服务器，所有内容都在本地运行！
这篇博客只介绍如何把TensorFlow训练好的模型迁移到Android Studio上进行APP的开发。...否则，你在Android studio中很难拿出这个参数，因为TensorFlow Lite的fetch()函数是根据保存在pb模型中的名字去寻找这个参数的。...其实没必须这样做，TensorFlow Lite官方的例子中已经给我们展示了，我们其实只需要两个文件： libandroid_tensorflow_inference_java.jar 和 libtensorflow_inference.so...注：检神说，直接用aar依赖也可以，这个我没试过。。有兴趣的可以试一下。 准备工作已经完毕，下面正式开始Android Studio中的配置。...至此，所有配置已经完成，下面是模型调用。
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。...下图显示了应用程序、PoseNet库和TensorFlow Lite库之间的工作流。 ?...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。...应用程序对每个传入的相机图像执行以下步骤: 1、从相机预览中捕获图像数据，并将其从YUV_420_888转换为ARGB_888格式。 2、创建一个位图对象来保存RGB格式帧数据中的像素。...裁剪位图并将其缩放到模型输入大小，以便将其传递给模型。 3、从PoseNet库调用estimateSinglePose()函数来获取Person对象。 4、将位图缩放到屏幕大小。
TensorFlow Lite是最受欢迎的编写移动端机器学习模型的开发库，在我之前的文章中也写过如何在Android程序中使用TFLite模型。...模型信息 主要包括如下三种信息： 模型：包括模型名称、描述、版本、作者等等。 张量：输入和输出张量。在以往的开发中，这个非常重要，比如图片需要预先处理成合适的尺寸，才能进行推理。...示例代码：说明在应用中如何调用模型，包括Java和Kotlin代码。...不足之处 当然，作为新开发的特性，并不是所有的tflite模型都能通过这种方式导入，目前这种使用方法还存在如下几种限制： tflite模型必须包含元数据。...这里有一篇指导说明如何为TFLite模型添加元数据： https://tensorflow.google.cn/lite/convert/metadata 目前进支持图片分类和风格迁移类的模型，当然随着开发进程
本书从深入讲解使用TensorFlow和TensorFlow Lite构建安卓的应用开始，讲解了如何在云端设计和训练模型，为移动端进行模型转化和优化，在专有硬件和平台上进行加速和优化，本书最后也介绍了一些最新的技术和开发框架...作为TensorFlow的开发者和使用者，本书作者完整地讲解了使用TensorFlow进行端到端开发的实例和开发技巧，同时分享了如何使用开源工具进行软件开发的最佳工程实践和经验。...Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌入式平台上的开发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云进行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于...第四章到第七章 深入讲解了如何使用TensorFlow和TensorFlow Lite在安卓上进行机器学习应用的开发。...▊ 关于作者 王众磊，TensorFlow的开发者之一，具有二十多年的留学和工作经验。现定居美国硅谷，长期从事软件开发工作，发表国际论文及国际专利多项。
嵌入式人工智能：神经网络在边缘设备上的应用引言嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。...这些模型通过训练从数据中学习特征，并可以用于在边缘设备上进行推理和决策。硬件要求在边缘设备上运行神经网络需要满足一定的硬件要求。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...需要一个适用于该任务的TensorFlow Lite模型。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。...AI应用的核心包括以下两大块：如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。...加载模型，从网络结果中获取输出等步骤 |- ppredictor.h |- predictor_input.cpp # 输入数据 |- predictor_input.h...检测模型预测-> 得到预测结果-> 检测后处理-> 获得检测的文本框 3. 根据检测文本框，从原图中把检测到的文本行剪切出来； 4. 将每个剪切出来的文本行，输入给识别网络预处理 5....|- ppredictor.cpp 准备模型预测所需要的初始化，加载模型，从网络结果中获取输出等步骤 |- ppredictor.h |- predictor_input.cpp
如何充分利用现有的环卫车辆和设备，对城市整洁度实现实时的监控？如何在减少人工的前提下，更及时地发现问题，解决问题？如何有效监督环卫作业的完成质量？...把清洁工人从日复一日的街道巡检中解放出来，用深度学习还城市一片净土。 小伙伴们肯定好奇，如何才能快速上手这么有价值的深度学习产业应用呢？...飞桨与德厚泉科技联合开源了垃圾检测的产业实践范例，提供了从数据准备、模型训练及优化的全流程可复用方案，降低产业落地门槛。...然而，我们的最终目的是检测是否存在垃圾，以及垃圾在图片中的位置，并不在意检测到的是一堆垃圾还是一个垃圾。...计算无目标图片中被误检图片所占的比例，即为图片级别的误检率。 这样就可以在实际场景中更加有效地衡量我们的方案效果。 模型优化 本次范例提供了包括原始数据的扩充、加载预训练集多种优化方案。
在本次演讲上，Google的工程师通过示例展示了从机器学习模型训练到部署到移动终端的完整流程，并给出了三种可选方法： MLKit TensorFlow Lite TensorFow js 后面还演示了微控制器上的机器学习...JavaScript应用程序中神奇的机器学习 本演讲介绍了TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js中训练和部署ML模型的库，用实例演示了如何将现有ML模型引入JS应用程序，以及使用自己的数据重新训练模型...联合学习：分散数据的机器学习 本演讲介绍了联合学习，一种能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型，与此同时，所有的训练数据保存在终端设备，这样可以增强数据隐私。...机器学习从零到英雄 本演讲面向编写程序但不一定了解机器学习的程序员，阐述了传统编程和机器学习编程的本质区别，通过一个石头、剪刀、布手势识别的例子，讲述了机器学习中的主要概念，比如模型训练、推理...在高级部分，以词汇嵌入为例，说明了在keras中如何自定义模型，此外还涵盖了TensorBoard、多GPU、TensorFlow Serving等主题。
Lite在Android手机上实现图像分类 前言 Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。...以下是使用Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍...拿到图片路径之后，调用TFLiteClassificationUtil类中的predictImage()方法预测并获取预测值，在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
初识 显然从谷歌的TensorFlow Lite文档入手最好，这些文档主要在github上(https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow...TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...如果仍有不受支持的图层，请检查graph_transform工具。在本例中，所有操作都受支持。 转换为TFLite 最后一步是运行toco工具，及TensorFlow Lite优化转换器。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。
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