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。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进,其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0,要了解更多信息请查看完整的 Android Gradle 插件发行说明:https://developer.android.com/studio/releases/gradle-plugin#4-1-0
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
Android Studio仍然在疯狂更新中,隔一段时间打开Android Studio,就会提示有新版本,对此我已经见怪不怪。一般而言,我会顺手点击一下升级。今天我又点击了升级,粗略看了一下新版本4.1的特性说明,其中有一项是:使用TensorFlow Lite模型。出于对机器学习的兴趣,于是就研究了一番这个新特性。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
GitHub 地址:https://github.com/edvardHua/PoseEstimationForMobile
原先识别人体骨骼,使用的Google的 MLKit 框架 。方便简单,直接通过Gradle添加相关依赖库。就可以使用了。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
随着软硬件技术的发展,智能穿戴式设备逐渐从概念走向商用化。在过去几年内,Google、Apple以及Sony等科技公司在体积、功耗控制以及成本等方面做得越来越好,推出了一大批可穿戴产品,具有代表性的成果有:1. 智能手环:产品具备运动监测、睡眠监测、心率测量以及震动唤醒等功能;2. 智能眼镜:广泛应用于VR、AR领域。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型,因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能,而无需和服务器交互。
大家好,我是来自Google Research的高级软件工程师汪启扉,首先感谢LiveVideoStack邀请我在此处演讲。今天,我的主题是高效终端设备机器学习的最新进展 。
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
我们很高兴发布了 Android Studio 4.1 稳定版,为大家带来一系列针对常见的编辑、调试和优化工作的功能。4.1 版本的重点诉求之一是帮助您在使用 Android Jetpack 库 (即 Android 的开发库套件) 时遵循最佳实践和提升代码编写效率。基于大家的反馈,我们直接在 IDE 中集成了诸多常用的 Android 库,从而改善了编写代码的体验。
在往期 #11WeeksOfAndroid 系列文章中我们介绍了 联系人和身份 、隐私和安全 、 Android 11 兼容性 、 开发语言 、 Jetpack ,本期将聚焦 Android 开发者工具 。我们将为大家陆续带来 #11WeeksOfAndroid 内容,深入探讨 Android 的各个关键技术点,您不会错过任何重要内容。
近日,Android Studio 4.1 版本正式发布,本文翻译自 Android 开发者博客。
YOLOv5于2020年5月发布,最大的特点就是模型小,速度快,所以能很好的应用在移动端。
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。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。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。
同时,产品团队也重构了文档结构,更新了安装和应用场景文档,方便用户快速找到有用的文档信息。
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。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接口,大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile,小米的mace,还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。
机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题,原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起,数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
本篇文章翻译自tensorflow官网,会加上自己的一些实操讲解,便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow,我们将通过两种方式来构建我
有关TensorFlow的介绍建议看官网,如果懒的话可以直接看我上篇文章。官方告诉我们,入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo,这里从第一个例子,图片识别开始。
作者:Prerna Khanna、Tanmay Srivastava、Kanishk Jeet
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。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。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。
提到人工智能和机器学习(Marchine Learning,ML),你的脑海里是否立即会浮现计算中心、高端 GPU、成百上千的 TPU 等等。实际上,随着嵌入式设备、移动终端以及近年来物联网(Internet of Things,IoT)的发展,人工智能离我们越来越近。手机、智能音箱、电话手表,甚至控制开关,都配备有一定的人工智能。特别是物联网和智能家居的快速发展,机器学习在微型低功耗设备上应用得越来越广泛。
不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
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。
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
上个月,谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前,今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现,TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载:download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码:https://github
本文翻译自:《Optimizing AI models for Arm Ethos-U NPUs using the NVIDIA TAO Toolkit》
在推出六个月后,谷歌扩展了其基于 AI 和云的实验性共享工作空间项目 IDX,引入了 集成的 iOS 模拟器和 Android 模拟器、新的项目模板,与 Nix 包管理器更好的集成,等等。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上,安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow,称为T
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。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
Gradle 是一个开源的构建自动化(build automation)工具。有关构建自动化的定义请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Build_automation。同时 Gradle 被设计得足够灵活可以被用来构建几乎任何类型的软件。
机器学习有许多用处,并提供了一个充满未知性的世界。然而,有些人可能会退缩,认为它太难了,其实并不是这样的。使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。
在本文中,我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活,因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中,以便在生产中使用。
在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。非常欢迎您在 TensorFlow Lite 论坛中评论我们的发展蓝图,并向我们提供反馈。
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。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
本文我将使用Cloud Studio 以及Flutter完成自己的一个博客平台的搭建。并且会将该项目作为模版,供大家使用。
AidLux是成都阿加犀智能科技有限公司自主研发的融合架构操作系统,支持Android/鸿蒙和Linux系统的生态融合。其核心优势包括操作系统多样性、广泛芯片适配、以及AI模型转换和计算单元调度的高效性。
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