实际上，它们都非常好。话虽如此，Windows 10的最新版本存在许多错误。不幸的是，由于不再支持Windows 7，因此许多用户很难做出决定。...他们必须决定是使用不受支持的Windows 7还是升级到Windows 10，Windows 10包括一个遥测服务，可以将关于您的计算机的诊断和使用数据自动发送给Microsoft，这是一个非常困难的决定...是的，将支持现代的基于Linux的操作系统（与现在已经过时的Windows 7不同），并且大多数将在老化的硬件上运行（与Windows 10不同）。...在底层，Linux Lite 5.4由Ubuntu 20.04.2 LTS（Focal Fossa）长期支持的Linux 5.4内核系列提供支持。...现有的Linux Lite 5.2用户可以使用发行公告页面中提供的说明升级其安装。
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。 移动应用市场正在快速发展。...然而，从移动应用的消费方式来看，你不仅有一个适用于所有东西的应用，你的应用往往还会跟随最新的趋势发展。 还记得钢铁侠的助手贾维斯吗?...所以ML kit和TensorFlow Lite的组合更适用于你的移动应用程序开发工作。使用这种组合是为了简化应用程序的开发过程，完善应用程序的功能。 ?...使用GitHub上的两种体系结构，您可以很容易地获得重新培训现有模型所需的脚本。您可以将模型转换为可以使用这些代码连接的图像。...步骤4 这一步是使用tflite_convert命令将模型转换为TensorFlow lite。转换器可以将你在前面步骤中获得的TensorFlow图优化为移动版本。
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。...发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。...启动后创建一个项目，在创建项目时配置项目的解释器到安装了TensorFlow的环境： 在Exising interpreter中选择Conda Enviroment，然后选择路径，找到C:\ProgramData...\Anaconda3\envs\tensorflow目录下的python.exe文件： 验证TensorFlow的安装 在新建的项目中新建一个hello.py文件，输入并尝试执行一下的代码：...，则证明TensorFlow已经安装成功了： 参考资料 1. https://www.tensorflow.org/install/install_windows?
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。...TensorFlow Lite 图像分类在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行图像分类。需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。...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。...使用MicroTVM部署神经网络MicroTVM是一个用于在嵌入式设备上部署深度学习模型的开源工具。以下示例演示了如何使用MicroTVM部署神经网络模型到目标嵌入式设备上。
这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。...训练完毕后，较小的 projection 模型就可以直接用于设备上的推理。 ?...对于推理，训练的 projection 模型被编译成一组 TensorFlow Lite 操作，这些操作经过优化，可以在移动平台上快速执行，并直接在设备上执行。...下图是用于设备上会话模型的 TensorFlow Lite 推理图。 ?...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite会回退到优化的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。 架构：下图展示了TensorFlow Lite的架构设计 ?
当有人经过闸机时，可以在0.1-0.3秒内完成人脸实时跟踪，并在0.2秒内完成高安全性的静默活体检测及人脸比对，如此高效的响应速度，你知道是怎么做到的吗？...该工作使得Tensorflow模型转换时，一个Tensorflow Conv 对应一个Paddle Conv, 而非Padding+Conv 两个OP，从而可以提升Tensorflow模型的推理性能。...图6 Tensorflow框架模型的推理时延对比 由图6可知，Paddle Lite性能整体优于MNN框架。...如MnasNet模型，在高通骁龙855上，Paddle Lite比MNN快12.06%；在高通骁龙845上，Paddle Lite比MNN快18.91%；在高通骁龙835上，Paddle Lite比MNN...感兴趣的小伙伴们可以在Paddle Lite仓库下载口罩识别Demo，进行实验。 ? 图9 人脸检测-Android Demo ? 图10 人像分割- Android Demo ?
我们使用 Tensorflow Lite 模型性能测试工具对人脸检测模型在 Raspberry Pi 上的表现进行性能评估。...人脸检测 TensorFlow Lite 模型的推理时间约为 30 毫秒。这意味着模型可以在 Raspberry Pi 上实现实时检测人脸。 ?...该模型也会输出 90 维向量来预测年龄，范围在 0 到 90 之间。其在 Raspberry Pi 上的推理时间可以达到 30 毫秒左右。 如何识别语音命令？...此外，我们还会记录偏移量，用于指明上次更新的结束位置。当缓冲区尾部已满时，我们会从缓冲区的头部继续操作。在我们想要获取音频数据来展开推理时，我们会从偏移处开始读取，然后在偏移结束对应的帧结束。...例如，我们模型在 Raspberry Pi 上的推理时间约为 160 毫秒，这意味着我们最多可以保存 9 个先前结果。
因此，可以使用Python轻松地在PyTorch中训练模型，然后通过torchscript将模型导出到无法使用Python的生产环境中。它基本上提供了一个工具来捕获模型的定义。...Tensorflow Lite Tensorflow Lite是一个用于设备上推理的开源深度学习框架。它是一套帮助开发人员在移动、嵌入式和物联网设备上运行Tensorflow模型的工具。...它使在设备上的机器学习推理具有低延迟和小二进制大小。...（tflite） TFLITE模型（Tensorflow Lite模型）现在可以在C++中使用。...github.com/sonos/tract 5）在C++中的TfLite模型上运行推理：https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#load_and_run_a_model_in_c
量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术，在本例中，它可将模型大小缩小为原来的 1/4，在大幅加速模型推理的同时，对质量的影响很小。...和 GPU 上都能达到最佳性能，我们创建了针对每种芯片进行了优化的两组 TensorFlow Lite 模型。...此外，在使用 GPU delegate 运行模型时，TF Lite 解释器初始化、GPU 代理初始化和推理必须在同一线程上运行。...Art Transfer，将利用 TensorFlow Lite 在设备上运行风格转化。...资源 在设备上运行机器学习模型具有以下优势：保护用户数据隐私，且功能启用时延迟较低。
随着 TensorFlow Lite GPU 后端开发者预览版的发布，将能够利用移动 GPU 来选择模型训练 (如下所示)，对于不支持的部分，将自动使用 CPU 进行推理。...目前 TensorFlow Lite 仍使用 CPU 浮点推断进行人脸轮廓检测 (非人脸识别)。未来会利用新的 GPU 后端，可以将 Pixel 3 和三星 S9 的推理速度提升 4~6 倍。...GPU 与 CPU 性能 在Pixel 3的人像模式（Portrait mode）中，与使用CPU相比，使用GPU的Tensorflow Lite，用于抠图/背景虚化的前景-背景分隔模型加速了4倍以上。...在更加复杂的神经网络模型上 GPU 加速效果最显著，这些模型本身更有利于 GPU 的利用，例如密集的预测 / 分割或分类任务。...有关此类优化的详细信息，可以在 TensorFlow Lite GPU 文档中找到。
4.2TensorFlow Lite TensorFlow Lite旨在帮助开发人员在移动或者嵌入式设备上运行TensorFlow模型。为了在边缘上实现机器学习推断，它更突出了低延迟和小尺寸的特点。...TensorFlow Lite由两部分组成： TensorFlow Lite解释器(TensorFlow Lite interpreter)，解释器用来在跨平台的边缘设备中执行经过优化的机器学习模型。...图9说明了机器学习在Q音探歌落地的执行流程，首先利用一系列输入来训练参数化模型，然后将其用于预测。在QQ音乐的数据中心里，我们可以执行大部分学习算法。...图10显示了在不同设备上执行矩阵点积乘法的运算耗时与执行神经网络推断的耗时。...图10：矩阵点积运算耗时和神经网络推断计算耗时在不同设备上的表现 智能手机上的推理性能是不确定的，并且波动很大。这当然是我们不希望看到的，因为不确定的推理时间直接影响用户体验。
---- 磐创AI分享 来源 | TensorFlow 作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet 概述 在移动设备上使用 TensorFlow...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！.../lite/inference_with_metadata/task_library/overview 使用 Task Library 运行推理 Task Library 可跨平台工作，并且在 Java...，则您可以利用 Task API 基础架构并构建自定义 C++/Android/iOS 推理 API。
用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。 ?...除了开放源码的TensorFlow Lite编程环境之外，Edge TPU最初将部署多个Google AI模型，并结合谷歌在AI和硬件方面的专业知识。...基于TensorFlow Lite的Edge ML runtime，使用预先训练过的模型执行本地ML推理，显著减少延迟并增加边缘设备的多功能性。...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。...开发套件将在今年10月对开发者开放，也可以注册申请提前访问。 ?
1 TensorFlow Lite 这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android App的框架，地址和一些学习资源如下： ?...https://tensorflow.google.cn/lite/ https://github.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example...在一年之后，也就是2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2，主要改进就是通过权重量化等技术优化模型的大小，使用新的Batch Predict API提高模型的预测速度，以及容许开发人员使用...年发布的一个跨平台的框架，不仅仅支持Windows，Linux，Macos三大桌面系统，也支持移动端iOS，Android，可以说是集训练和推理于一身。...https://github.com/pytorch/QNNPACK 7 MACE MACE是2018年小米在开源中国开源世界高峰论坛中宣布开源的移动端框架，以OpenCL和汇编作为底层算子，提供了异构加速可以方便在不同的硬件上运行模型
凭借这一量化方案，我们可以在许多模型中获得合理的量化模型准确率，而不必重新训练依靠量化感知 (quantization-aware) 训练的模型。...这样可使转换过程顺利进行，并会生成始终在常规移动 CPU 上执行的模型，鉴于 TensorFlow Lite 将在只使用整型的加速器中执行整型运算，并在执行浮点运算时回退到 CPU。 ...若要在完全不支持浮点运算的专用硬件（如某些机器学习加速器，包括 Edge TPU）上完整执行运算，您可以指定标记以仅输出整型运算： 1converter.target_ops = [tf.lite.OpSet.TFLITE_BUILTINS_INT8...整型模型的工作原理 记录动态范围 以上新工具的工作原理是：记录动态范围，在浮点 TensorFlow Lite 模型上运行多个推理，并将用户提供的代表性数据集用作输入。...同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！ 文档和教程 您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。
深度学习模型通常能够在使用相较于最初训练时更少精确度的情况下，产生良好的推理结果。并且在我们对多个模型的实验中，我们发现推理质量几乎没有损失。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization...图 5 模型参数相关设置 转换模型后，用户就可以像任何其它 TensorFlow Lite 模型那样直接运行该模型了。...在今后的优化过程中，我们也希望能够有更多的硬件支持加速 fp16 计算，这样半精度值就不再需要进行「上采样」的操作，而是直接进行计算。 同时，用户还可以在 GPU 上运行模型。...图 6 在 GUP 上运行模型的参数设置 有关 GPU 委托的概述，可以参阅我们之前的帖子（https://medium.com/tensorflow/tensorflow-lite-now-faster-with-mobile-gpus-developer-preview-e15797e6dee7
TensorFlow Lite支持设备内（on-device）的机器学习模型的低延迟推理。 它有以下三点重要特性： 轻量：支持小型binary size和快速初始化/启动的设备内机器学习模型的推理。...TensorFlow Lite用安卓的神经网络API，以利用新的加速器。 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。...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。...你可以通过迁移学习在你的图像数据集上重新训练这些数据。 未来 目前，TensorFlow已经可以通过TensorFlow Mobile API支持移动嵌入设备中的模型部署。
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。...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。...该过程用于将相同的知识存储在较小的网络中，提供了一种压缩知识表示的方法，从而压缩了神经网络的大小，从而可以将其用于更多内存受限的设备上。
TensorFlow Lite 支持设备上机器学习模型的低时延推理。...TensorFlow Lite 是一种全新的设计，它支持以下功能： 轻量级（Lightweight）：支持机器学习模型的推理在较小二进制数下进行，能快速初始化/启动。...当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到 CPU 来执行，这将保证模型仍然可以在一大批设备上快速运行。 结构 下图是 TensorFlow Lite 的结构设计： ?...在训练过程中，也可以叠加其它的量化、蒸馏之类的技术，达到更紧凑的压缩效果，或者也可以选择性地优化目标函数的某些部分。一旦训练结束，这个更小的投影模型就可以直接在设备上做推理任务。 ?...在推理过程中，训练后的投影模型会被编译成一系列 TensorFlow Lite 的操作，而这些操作都是为移动平台的快速执行优化过的，可以直接在设备上执行。
它只支持一种机器学习框架，即Tensorflow（你知道Tensorflow是谷歌拥有的吗？）。实际上，不，从技术上讲，它被称为Tensorflow Lite，仅支持有限数量神经网络层的变体。...更糟糕的是，它甚至不支持完整的Tensorflow Lite，而只支持量化为8位整数（INT8）的模型！这与除了INT8之外还支持FP16（16位浮点）的NCS2形成对比。 这意味着什么？...传统上，深度学习模型在FP32中进行训练，一般来说，它们可以很容易地转换为FP16，而不会有太多精度损失。但是，对于INT8来说情况并非如此，其中训练后转换通常会给您带来灾难性的准确度。...EdgeTPU和NCS2旨在支持计算层的某些子集（主要用于计算机视觉任务），但Jetson Nano本质上是一个GPU，它可以做大多数其兄弟桌面GPU能做的计算，只是慢点。...INTEL NCS2 优点：支持Windows，部署快，模型选择多 缺点：推理速度相对较慢，价格较高 最佳应用是运行Windows的自助服务终端、ATM和销售网点系统。容易快速升级现有系统到AI。
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