ТенсорФлов Лите за Андроид је лагана верзија ТенсорФлов-а посебно дизајнирана за мобилне и уграђене уређаје. Првенствено се користи за покретање унапред обучених модела машинског учења на мобилним уређајима за ефикасно обављање задатака закључивања. ТенсорФлов Лите је оптимизован за мобилне платформе и има за циљ да обезбеди ниско кашњење и малу бинарну величину како би омогућио брзо и глатко извршавање модела машинског учења на уређајима са ограниченим рачунарским ресурсима.
Једна од кључних карактеристика ТенсорФлов Лите-а је да је оптимизован само за закључивање. Закључак се односи на процес коришћења обученог модела машинског учења за предвиђање нових података. У контексту мобилних апликација, закључивање је главни задатак са којим је ТенсорФлов Лите дизајниран. То значи да ТенсорФлов Лите није намењен за обуку модела машинског учења директно на мобилним уређајима.
Обука модела машинског учења обично захтева значајне рачунарске ресурсе, посебно за сложене моделе и велике скупове података. Обука модела укључује итеративну оптимизацију параметара модела коришћењем великих количина података за обуку, што је рачунарски интензивно и дуготрајно. Као резултат тога, обука модела машинског учења се обично обавља на моћним серверима или радним станицама са ГПУ-овима или ТПУ-овима високих перформанси.
Када је модел обучен и његови параметри су оптимизовани, модел се може конвертовати у формат који је компатибилан са ТенсорФлов Лите за примену на мобилним уређајима. ТенсорФлов Лите подржава различите алате и претвараче за претварање ТенсорФлов модела у формат који се може користити за закључивање на мобилним уређајима. Овај процес конверзије оптимизује модел за извршење на мобилном хардверу, обезбеђујући ефикасне перформансе и ниско кашњење.
ТенсорФлов Лите за Андроид се првенствено користи за задатке закључивања, омогућавајући мобилним апликацијама да искористе моћ модела машинског учења за задатке као што су препознавање слика, обрада природног језика и друге АИ апликације. Обука модела машинског учења се обично ради на моћнијем хардверу због рачунарских захтева процеса обуке.
ТенсорФлов Лите за Андроид је драгоцена алатка за примену модела машинског учења на мобилним уређајима за задатке закључивања, омогућавајући програмерима да креирају интелигентне мобилне апликације које реагују без потребе за сталном везом са сервером за обраду модела.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс