TensorFlow Lite per a Android és una versió lleugera de TensorFlow dissenyada específicament per a dispositius mòbils i incrustats. S'utilitza principalment per executar models d'aprenentatge automàtic pre-entrenats en dispositius mòbils per realitzar tasques d'inferència de manera eficient. TensorFlow Lite està optimitzat per a plataformes mòbils i té com a objectiu proporcionar una latència baixa i una mida binària petita per permetre una execució ràpida i fluida de models d'aprenentatge automàtic en dispositius amb recursos computacionals limitats.
Una de les característiques clau de TensorFlow Lite és que està optimitzat només per a inferència. La inferència es refereix al procés d'utilitzar un model d'aprenentatge automàtic entrenat per fer prediccions sobre dades noves. En el context de les aplicacions mòbils, la inferència és la tasca principal per a la qual està dissenyat TensorFlow Lite. Això vol dir que TensorFlow Lite no està pensat per entrenar models d'aprenentatge automàtic directament en dispositius mòbils.
L'entrenament de models d'aprenentatge automàtic requereix normalment recursos computacionals importants, especialment per a models complexos i grans conjunts de dades. L'entrenament d'un model implica l'optimització iterativa dels paràmetres del model utilitzant grans quantitats de dades d'entrenament, la qual cosa és intensiva en càlcul i requereix temps. Com a resultat, l'entrenament de models d'aprenentatge automàtic es fa normalment en servidors o estacions de treball potents amb GPU o TPU d'alt rendiment.
Un cop s'ha entrenat un model i s'han optimitzat els seus paràmetres, el model es pot convertir en un format compatible amb TensorFlow Lite per al desplegament en dispositius mòbils. TensorFlow Lite admet diverses eines i convertidors per convertir els models TensorFlow en un format que es pugui utilitzar per inferència en dispositius mòbils. Aquest procés de conversió optimitza el model per a l'execució en maquinari mòbil, assegurant un rendiment eficient i una baixa latència.
TensorFlow Lite per a Android s'utilitza principalment per a tasques d'inferència, la qual cosa permet que les aplicacions mòbils aprofitin el poder dels models d'aprenentatge automàtic per a tasques com ara el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural i altres aplicacions d'IA. L'entrenament dels models d'aprenentatge automàtic es fa normalment amb un maquinari més potent a causa de les demandes computacionals del procés d'entrenament.
TensorFlow Lite per a Android és una eina valuosa per desplegar models d'aprenentatge automàtic en dispositius mòbils per a tasques d'inferència, que permet als desenvolupadors crear aplicacions mòbils intel·ligents i sensibles sense necessitat d'una connexió constant a un servidor per al processament de models.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals