TensorFlow Lite por Android estas malpeza versio de TensorFlow specife desegnita por moveblaj kaj enkonstruitaj aparatoj. Ĝi estas ĉefe uzata por prizorgi antaŭtrejnitajn maŝinlernajn modelojn sur porteblaj aparatoj por plenumi inferencajn taskojn efike. TensorFlow Lite estas optimumigita por moveblaj platformoj kaj celas provizi malaltan latentecon kaj malgrandan binaran grandecon por ebligi rapidan kaj glatan ekzekuton de maŝinlernado-modeloj sur aparatoj kun limigitaj komputilaj rimedoj.
Unu el la ĉefaj trajtoj de TensorFlow Lite estas, ke ĝi estas optimumigita nur por inferenco. Inferenco rilatas al la procezo de uzado de edukita maŝinlernada modelo por fari prognozojn pri novaj datenoj. En la kunteksto de moveblaj aplikoj, inferenco estas la ĉefa tasko, kiun TensorFlow Lite estas dizajnita por trakti. Ĉi tio signifas, ke TensorFlow Lite ne estas destinita por trejni maŝinlernajn modelojn rekte sur porteblaj aparatoj.
La trejnado de maŝinlernantaj modeloj tipe postulas signifajn komputilajn resursojn, precipe por kompleksaj modeloj kaj grandaj datumaroj. Trejni modelon implikas ripetan optimumigon de modelparametroj uzante grandajn kvantojn de trejnaddatenoj, kio estas komputile intensa kaj tempopostula. Kiel rezulto, trejnado de maŝinlernado-modeloj estas kutime farita sur potencaj serviloj aŭ laborstacioj kun alt-efikecaj GPUoj aŭ TPUoj.
Post kiam modelo estis trejnita kaj ĝiaj parametroj estis optimumigitaj, la modelo povas esti konvertita en formaton, kiu estas kongrua kun TensorFlow Lite por deplojo sur porteblaj aparatoj. TensorFlow Lite subtenas diversajn ilojn kaj konvertilojn por konverti TensorFlow-modelojn en formaton, kiu povas esti uzata por inferenco sur porteblaj aparatoj. Ĉi tiu konverta procezo optimumigas la modelon por ekzekuto sur movebla aparataro, certigante efikan agadon kaj malaltan latentecon.
TensorFlow Lite por Android estas ĉefe uzata por konkludaj taskoj, permesante al moveblaj aplikoj utiligi la potencon de maŝinlernado-modeloj por taskoj kiel bildrekono, naturlingva prilaborado kaj aliaj AI-aplikoj. Trejnado de maŝinlernado-modeloj estas tipe farita sur pli potenca hardvaro pro la komputilaj postuloj de la trejnadprocezo.
TensorFlow Lite por Android estas valora ilo por deploji maŝinlernajn modelojn sur porteblaj aparatoj por inferencaj taskoj, ebligante al programistoj krei inteligentajn kaj respondemajn poŝtelefonajn aplikojn sen la bezono de konstanta konekto al servilo por modelprilaborado.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Programado TensorFlow (iru al rilata leciono)
- Fadeno: TensorFlow Lite por Android (iru al rilata temo)