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TensorFlow Lite手机版

谷歌宣布了TensorFlow Lite的开发者预览版,该版本是针对移动设备和嵌入式设备的TensorFlow版本。

TensorFlow是Google的用于并行计算的开源工具,包括实现神经网络和其他AI学习方法。它旨在简化神经网络的使用,并且比其他方法更通用,更容易。新的Lite版本提供了对设备上机器学习模型的低延迟推断。

到目前为止,TensorFlow通过TensorFlow Mobile API支持模型的移动和嵌入式部署。开发人员说TensorFlow Lite应该被视为TensorFlow Mobile的发展。

新版Lite的亮点始于其轻巧的事实,因此可用于推断具有小二进制尺寸的设备上机器学习模型。它也是跨平台的,尽管目前意味着Android和iOS。也许最重要的是,开发人员说它也很快。它已针对移动设备进行了优化,这意味着模型可以快速加载,并且可以利用硬件加速。

虽然似乎不太可能考虑在移动设备上进行AI学习,但TensorFlow Lite的开发人员指出,越来越多的移动设备现在都结合了专用的定制硬件来更有效地处理ML工作负载。TensorFlow Lite支持Android神经​​网络API来利用这些新的加速器。如果加速器硬件不可用,TensorFlow Lite将退回到优化的CPU执行。

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TensorFlow Lite由保存在磁盘上的训练有素的TensorFlow模型和一个将模型转换为TensorFlow Lite文件格式的转换器组成。您还将获得基于FlatBuffers的模型文件格式,该文件格式已针对最大速度和最小大小进行了优化,然后可以将模型文件部署在移动应用程序中,在该应用程序中,C ++ API会加载模型并调用执行该模型的解释器使用一组运算符。C ++ API本身包装在Android上的Java API便利包装中。解释器支持选择性的运算符加载,以最大程度地减少所需的内存。

TensorFlow Lite随附了许多针对移动设备进行了培训和优化的模型,其中包括可以识别1000种不同对象类别的视觉模型。以及提供一键式答复传入的聊天消息的会话模型。

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