آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز، انتخاب فریم ورک، TFLite

TensorFlow Lite یک راه حل سبک وزن برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده است.

آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز، انتخاب فریم ورک، TFLite
آموزش مدل هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز، انتخاب فریم ورک، TFLite
فریم ورک TFLite در بینا اکسپرتز
فریم ورک TFLite در بینا اکسپرتز

آموزش مدل هوش مصنوعی- انتخاب فریم ورک- TFLite

در BinaExperts از 4 فریم ورک متفاوت می­توان استفاده کرد که TensorFlow، PyTorch،NVIDIA TAO و TFLiteرا شامل می­­شود. در این بخش  به ویژگی های فریم ورک  TFLite پرداخته شده است.

TFLite

TensorFlow Lite (TFLite)

TensorFlow Lite  استقرار مدل های یادگیری ماشین در دستگاه های تلفن همراه و جاسازی در بینا اکسپرتز
TensorFlow Lite استقرار مدل های یادگیری ماشین در دستگاه های تلفن همراه و جاسازی در بینا اکسپرتز

TensorFlow Lite یک راه حل سبک وزن برای استقرار مدل های یادگیری ماشین در دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده است.

استقرار مدل‌های TensorFlow Lite در بینا اکسپرتز
استقرار مدل‌های TensorFlow Lite در بینا اکسپرتز

  این مراحل را می توان برای استقرار مدل‌های TensorFlow Lite دنبال کرد:

 

تبدیل مدل: مدل های TensorFlow خود را با استفاده از ابزارهای ارائه شده توسط TensorFlow به قالب TensorFlow Lite تبدیل کنید. از سازگاری با پلتفرم هدف خود اطمینان حاصل کنید و مدل را برای سرعت استنتاج و ردپای حافظه بهینه کنید.

 

ادغام با برنامه های موبایل: مدل TensorFlow Lite را در تلفن همراه یا برنامه جاسازی شده خود ادغام کنید. از APIهای مفسر TensorFlow Lite برای انجام استنتاج بر روی دستگاه استفاده کنید، بدون تکیه بر اتصال شبکه، پیش‌بینی‌های هم‌زمان ارائه می‌کند.

 TensorFlow Lite در بینا اکسپرتز
TensorFlow Lite در بینا اکسپرتز