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。...这种方法解决了隐私和延迟问题。 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。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...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。
这种方法解决了隐私和延迟问题。 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。...在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 8 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。...第二步：适用于安卓的 TensorFlow 库 要用 TensorFlow 构建安卓应用程序，我推荐从 TensorFlow Android Demo开始。...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。
本教程使用了一个更稳定的Tensorflow版本，遵循这些步骤实现你的模型，并使用它们对移动设备进行优化。...现在，要确保我们刚刚创建的任何图形文件都包括如下可支持操作： 验证 要确保你的新优化图形正在运行，并且optimize_for_inference文件删除了给定输入和输出集不需要的所有节点，但并不改变网络的输出...步骤3:量化模型，然后压缩 问题是模型的尺寸仍然很大，而且绝对不适合移动。因为，图形中占据的大部分空间都是由大块浮点数的权值构成的。每一个权值都有一个稍微不同的浮点值，具有非常小的规律性。...但是压缩工作是利用数据的规律性，这就解释了失败的原因。 量化有助于通过对网络的权值进行量化，以按因子减小神经网络的大小。这使得图形中有了更多的repetition，这将对之后的压缩中有很大的帮助。...另外，从tensorflow的根目录下载Inception v1，并使用以下步骤将标签和图形文件提取到简单的相机示例数据文件夹中： mkdir -p ~/graphs curl -o ~/graphs
下面我将给出两个教程，一个是在安卓系统运行机器学习模型的方法，另一个则是在ios设备上运行机器学习模型的方法。 我们以在手机上实现一个图像分类功能为例。...在本教程中，ios设备需要6步，而安卓设备仅需要5步，我们将首先介绍这两种设备中相同的前三步，然后分别介绍之后的步骤。...因为本文是在手机上使用TensorFlow的教程，所以我就假设你已经熟练掌握创建模型这一步了。...Android ▌步骤四：设置Android Studio和测试运行 在安卓上有两种方法来实现我们的目的，一个是Android Studio 另一个是 Bazel。...因为使用Android Studio的人更多，所以我就使用它了。
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。...demo 由于 mace 框架，你可以使用 GPU 在安卓智能机上运行该模型。...，将模型集成到安卓设备中。...至于如何调用模型、解析输出，可以参见安卓源代码：https://github.com/edvardHua/PoseEstimationForMobile/tree/master/android_demo
#.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。...于是，我决定把我搭建的过程写出来，这样其他人就不必再浪费时间了。 这篇文章是写给那些熟悉机器学习并且知道怎样为机器学习搭建模型的人的（在这个示例中我会使用一个预训练模型）。...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。
选自Medium 作者：John Olafenwa 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了如何利用 TensorFlow Mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到安卓移动端...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...将 Keras 模型转化为 TensorFlow 模型 此时，你已经有了一个从 PyTorch 模型转换而来的 Keras 模型，或者直接使用 Keras 训练得到的模型。...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。...要想获得更令人兴奋的体验，你应该实现一些新功能，从安卓文件系统加载图像，或者使用相机获取图像，而不是使用资源文件夹。 总结 移动端的深度学习最终将改变我们构建和使用 app 的方式。
翻译 | 于志鹏 整理 | MY 截止到今年，已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app，从地图到图片编辑器应有尽有。...幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...因此，在这个教程里，我坚持用 TensorFlow Mobile。 如果没有现存项目的话，使用 Android Studio，创建一个新的安卓项目。...为了得到更新奇的体验，你的 App 应当从安卓文件系统加载图像或用摄像头抓取图像，而不是从资源文件夹加载。 总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。
截止到今年，已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app，从地图到图片编辑器应有尽有。随着深度学习的出现，我们的手机 app 将变得更加智能。...幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...因此，在这个教程里，我坚持用 TensorFlow Mobile。 如果没有现存项目的话，使用 Android Studio，创建一个新的安卓项目。...为了得到更新奇的体验，你的 App 应当从安卓文件系统加载图像或用摄像头抓取图像，而不是从资源文件夹加载。 总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。
系统还可以从聊天对话中观察到的流行回复意图中学习并编译的固定集的回复。其底层的模式与谷歌在其应用中使用的智能回复响应不同。...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。...C++ API：加载TensorFlow Lite模型文件并调用Interpreter。安卓和iOS上有同样的库。 Interpreter：使用一组operator来执行模型。...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。
关于Android项目的创建这里就不做赘述了，我们直接进入主题，看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。...其中model.ckpt.* 是我们在训练自己的模型时会用到的文件（下一系列课程我们会专门讲解如何训练自己的模型），这里暂时忽略；frozen_inference_graph.pb 文件正是我们需要的，...要么是使用的数据提前训练了模型，要么数据当下训练模型。...因为TensorFlow Object Detection API 中的模型训练时使用的是 MS COCO 的物体数据集合，所以我们可以在这里(关注公众号，后台留言提供下载链接)下载到相应的标签文件，...= null) { labels.add(line); } br.close(); 至此，相信你应该了解了tensorflow框架，训练模型，测试数据是如何在一个应用程序中实现的
.9.PNG是安卓开发里面的一种特殊的图片，这种格式的图片通过ADT自带的编辑工具生成，使用九宫格切分的方法，使图片支持在android 环境下的自适应展示。...PNG，是一种非失真性压缩位图图形文件格式。PNG格式是非失真性压缩的，允许使用类似于GIF格式的调色板技术，支持真彩色图像，并具备阿尔法通道（半透明）等特性。...另有说法是名称来源于非官方的“PNG is Not GIF”。 什么叫.9.PNG呢，这是安卓开发里面的一种特殊的图片 这种格式的图片在android 环境下具有自适应调节大小的能力。...如下图所示： 左侧和上方的黑线交叉的部分即可扩展区域 右侧和下方的黑线交叉的部分即内容显示区域(如做button背景图时，button上文字的显示区域) 用它可以实现部分拉伸，从而实现图片在安卓系统上的完美应用...拆过系统framework-res.apk包的机油们细心点看，里面有许多有.9.PNG后缀的图片 这些图片是经过安卓的工具进行特殊处理过的，如果不处理的话，直接用PNG图就会有失真，拉伸不正常的现象出现
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天可能是操作系统历史上最神奇的一天，因为Windows和Android在同一天实现了互相套娃。...微软承诺的“Windows 11支持Android应用”今天终于发布更新。 你终于可以在自己的工作电脑上刷抖音了。 而就在微软攻入谷歌“基地”的同时，谷歌方面也没闲着。...这两家科技巨头是如何“相爱相杀”的，我们且往下看。 Windows的Android子系统 早在Windows11发布前，微软就承诺加入Android子系统，今天这项更新终于到来。...这样Android子系统和Amazon Appstore就安装成功了。...而Pixel 6是目前唯一部使用GKI的Android手机。 那么多问题来了： 既然Windows能安装Android，Android能安装Windows，我们可以这样无限套娃吗？
最后，我将演示如何在Python notebook中使用该模型，以及将其导出到安卓手机的过程。...既然我们已经了解了这个实验所使用的系统，我将继续解释如何构建你自己的自定义模型。 构建自己的自定义模型 安装 在我们开始之前，请确保你的计算机上安装了TensorFlow。...没有被检测到 在安卓手机上检测皮卡丘 到目前为止，我们已经对模型进行了训练，并对其进行了评估。现在是时候把它导入安卓手机中了，这样我们就可以用手机摄像头来检测皮卡丘了。...让我们转到TensorFlow的安卓部分。首先，你需要下载Android Studio。...在这一节中，我谈到了训练管道，如何使用TensorBoard来评估模型。然后，一旦训练完成，我就完成了导出模型并导入Python notebook和安卓手机的过程。
GIF:位图图形文件格式，8位色重现真彩色的图像，采用LZW压缩算法进行编码。支持256色，仅支持完全透明和完全不透明，可以支持动图，不过每个像素只有8比特，不适合存储彩色图片。常用与动画和图标。...一般webview选型，IOS建议使用WKWebView, 安卓建议使用X5。 14....他的优势很明显，代码是可以共享的无论是IOS还是安卓还是H5,性能方面几乎也与Native相同。并且提供了非常流畅的动画，因为他在渲染之前代码就已经转换为了原生视图。...为什么会有RN其实是因为应用商店发版的问题，每一次发版都需要审核，可能审核不通过，而且安卓可能要发布多个商店，还有两端研发不同步的问题，也就是安卓和ios相同的业务需要开发两遍。...安卓系统可以采用okhttp模块，他支持http2,http2可以在一个链接上一次性发送多个请求，支持gzip，也支持响应缓存避免网络重复请求，如果服务器配置了多个ip地址，当第一个ip链接失败的时候，
谷歌的工程师们经常被问到这样的一个问题——怎么上手用深度学习做语音识别或其它音频识别，比如关键词或指令？ 目前，出现了一些很优秀的开源语音识别系统，例如Kaldi，就能把神经系统作为其中的一个模块。...但其的高度复杂性，并不适合 解决简单问题的指南。更重要的是，对于新手而言，免费、公开可获取到的数据并不多，适合简单的关键词也不是很多。...为解决这一问题，谷歌的TensorFlow 和 AIY 团队创建了TensorFlow 和 AIY 团队创建了Speech Commands Dataset，即“语音命令数据集”。...对于30个命令短语，会有65000次的长约一秒钟的发音，这来源于65000个不同人的贡献。该数据集未来将会不断的扩大。 建立这数据集的目的，是帮助大家为应用创建基础但有用的语音交互。...谷歌也已经将开发这一数据集的基础设施开源，尤其是针对冷门语言和应用。 下载预建的 TensorFlow 安卓演示 APP，打开 “TF Speech”，就能体验谷歌基于该数据集开发的识别模型。
关于Android项目的创建这里就不做赘述了，我们直接进入主题，看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。...），这里暂时忽略；frozen_inference_graph.pb 文件正是我们需要的，开箱即用的模型文件，把这个文件作为一个 asset 导入项目中。...目录中，重命名为 model.pb。...夸张的讲人工智能科学家大牛们现在研究的就是如何实现这个接口，这里我们先不探究原理，只会用就好，以后的系列课程我们慢慢的去剖析机器学习的原理。...把数据集 labels.txt 的内容读到数组中，供查询识别结果中的物体名称； 至此，相信你应该了解了tensorflow框架，训练模型，测试数据是如何在一个应用程序中实现的。是不是很简单！
map的分辨率，采用concat增加通道数从而弥补分辨率减小而带来信息的损失 5.2 网络架构 MobileNet中1*1卷积的操作占据了约95%的计算量，所以作者将1*1也更改为group卷积，使得相比...high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform 4、特点： 1）NCNN考虑了手机端的硬件和系统差异以及调用方式...NCNN全部使用C/C++实现，以及跨平台的cmake编译系统，可轻松移植到其他系统和设备上。 汇编级优化，计算速度极快。...100ms 以内的时间实施图像分类； 5、QNNPACK 如何提高效率？...1) QNNPACK 使用与安卓神经网络 API 兼容的线性量化方案 QNNPACK 的输入矩阵来自低精度、移动专用的计算机视觉模型。
GUI界面中的功能介绍： 以下部分有基础的读者们可以了解一下：（该部分复制的作者原文内容） 如若使用CrossEntropy作为解码器需要注意标签数LabelNum和图片尺寸需要满足的关系，因为网络为多标签而设计...，这个等价关系如果不好计算的话，建议使用CTC Loss。...我之前安装的 tensorflow2.0.0，不太想退版本，所以使用 CPU来进行训练，训练速度较为缓慢。 建议按照作者的推荐使用 tensorflow-gpu==1.14.0。...训练结束会在项目路径的out下看到以下结构的文件，pb为模型，yaml为模型配置文件，下面该到部署环节了。...将训练好的model.yaml放在模型文件夹中，并将model.pb放在图形文件夹中（如果不存在则创建）
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TensorFlow Lite。 ?...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。...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...系统中都有体现。...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。
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