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北京快乐8开奖号码Google正式发布TensorFlow Lite预览

  今天,我们正式发布 TensorFlow Lite开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow可以在许多平台上运行,从机架上大量的服务器到小型的物联网设备,但近几年,随着大家使用的机器学习模型呈指数级增长,因此需要将训练模型的平台扩展到移动和嵌入式设备上。TensorFlow Lite支持设备上机器学习模型的低时延推理。

  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。

  快速(Fast):针对移动设备进行了优化,包括大大减少了模型加载时间、支持硬件加速。

  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。

  Interpreter:使用一组运算符来执行模型。运算符可以选择,如果不含运算符,只有70KB,加载所有的运算符之后为300KB。比起需要1.5 M(使用一组正规的操作符)的 TensorFlow Mobile,能使容量大大减小。

  在 Android设备上,Interpreter支持Android神经网络API,可以用它进行硬件加速。如果没有可用的加速器,则默认使用CPU。

  TensorFlow Lite目前支持很多针对移动端训练和优化好的模型。

  MobileNet:能够识别1000种不同对象类的视觉模型,为实现移动和嵌入式设备的高效执行而设计。北京快乐8开奖号码

  Inception v3:图像识别模型,功能与 MobileNet相似,它提供更高的精度,但相对来说更大。

  Smart Reply:设备对话模型,可以即时回复聊天消息,在Android Wear上有使用这一功能。

  Inception v3和 MobileNets已经在 ImageNet数据集上训练了。大家可以利用迁移学习来轻松地对自己的图像数据集进行再训练。

  正如大家知道的那样,TensorFlow可以通过 TensorFlow Mobile API对模型进行移动和嵌入式部署。展望未来,TensorFlow Lite应该被看作是 TensorFlow Mobile的升级。随着一步步的成熟,它将成为在移动和嵌入式设备上部署模型的推荐解决方案。

  TensorFlow Lite的功能有很多,目前仍处于紧锣密鼓的开发阶段。这次的发布中,我们特意使用受限平台,来保证一些最重要的常见模型的性能不受到影响。

  我们计划根据用户的需要来考虑未来优先扩展的功能。我们的开发目标是简化开发人员的体验,并让模型能部署到一系列移动和嵌入式设备上。