Το TensorFlow Lite για Android είναι μια ελαφριά έκδοση του TensorFlow ειδικά σχεδιασμένη για κινητές συσκευές και ενσωματωμένες συσκευές. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εκτέλεση προεκπαιδευμένων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές για την αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών συμπερασμάτων. Το TensorFlow Lite είναι βελτιστοποιημένο για κινητές πλατφόρμες και στοχεύει να παρέχει χαμηλό λανθάνοντα χρόνο και μικρό δυαδικό μέγεθος για να επιτρέψει τη γρήγορη και ομαλή εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε συσκευές με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους.
Ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά του TensorFlow Lite είναι ότι είναι βελτιστοποιημένο μόνο για συμπεράσματα. Το συμπέρασμα αναφέρεται στη διαδικασία χρήσης ενός εκπαιδευμένου μοντέλου μηχανικής μάθησης για να γίνουν προβλέψεις για νέα δεδομένα. Στο πλαίσιο των εφαρμογών για κινητές συσκευές, η εξαγωγή συμπερασμάτων είναι η κύρια εργασία που έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται το TensorFlow Lite. Αυτό σημαίνει ότι το TensorFlow Lite δεν προορίζεται για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης απευθείας σε κινητές συσκευές.
Η εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης απαιτεί συνήθως σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, ειδικά για πολύπλοκα μοντέλα και μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η εκπαίδευση ενός μοντέλου περιλαμβάνει επαναληπτική βελτιστοποίηση των παραμέτρων του μοντέλου χρησιμοποιώντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης, η οποία είναι υπολογιστικά εντατική και χρονοβόρα. Ως αποτέλεσμα, η εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης γίνεται συνήθως σε ισχυρούς διακομιστές ή σταθμούς εργασίας με GPU ή TPU υψηλής απόδοσης.
Αφού εκπαιδευτεί ένα μοντέλο και βελτιστοποιηθούν οι παράμετροί του, το μοντέλο μπορεί να μετατραπεί σε μορφή που είναι συμβατή με το TensorFlow Lite για ανάπτυξη σε κινητές συσκευές. Το TensorFlow Lite υποστηρίζει διάφορα εργαλεία και μετατροπείς για τη μετατροπή μοντέλων TensorFlow σε μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για συμπέρασμα σε κινητές συσκευές. Αυτή η διαδικασία μετατροπής βελτιστοποιεί το μοντέλο για εκτέλεση σε υλικό φορητών συσκευών, διασφαλίζοντας αποτελεσματική απόδοση και χαμηλή καθυστέρηση.
Το TensorFlow Lite για Android χρησιμοποιείται κυρίως για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων, επιτρέποντας στις εφαρμογές για κινητές συσκευές να αξιοποιούν τη δύναμη των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης για εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Η εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής μάθησης γίνεται συνήθως σε πιο ισχυρό υλικό λόγω των υπολογιστικών απαιτήσεων της εκπαιδευτικής διαδικασίας.
Το TensorFlow Lite για Android είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές για εργασίες εξαγωγής συμπερασμάτων, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να δημιουργούν έξυπνες και ανταποκρινόμενες εφαρμογές για κινητές συσκευές χωρίς την ανάγκη συνεχούς σύνδεσης με διακομιστή για επεξεργασία μοντέλων.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals