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GoogleI/O2017推出的TensorflowLite有什么意义?

2021-08-14 13

    重要意图如下:


    1小巧且兼容的移动端Interpreter

    由于TFmobile体积巨大,要是要装入APK的话,大概比其他Android代码加起来还要大。以是用TFLite专注优化了interpreter的体积。

    别的当schema定下来之后,通过重写各平台的interpreter,以及对差别处理惩罚器的适配,可以到达更高的服从


    2小巧且优化的model

    通过quantization等要领可以让model小大概4倍全部

    别的TFcheckpoint读进去的话,会把手机内存吃光,TFLite的model利用mmap进去的


    3移动端呆板学习

    一个是隐私题目,以是不克不及把全部数据都上传到办事器,在移动端跑就可以搞出更多应用

    一个是速率题目,要是移动真个速率大于RPC耽误,那么便是有代价的

    以后乃至大概在移动端举行训练,如许在不陵犯隐私的环境下用更遍及的训练数据举行训练

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