TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็น TensorFlow เวอร์ชันน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว โดยหลักแล้วจะใช้สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าบนอุปกรณ์มือถือเพื่อทำงานอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow Lite ได้รับการปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์มมือถือและมีเป้าหมายที่จะมอบเวลาแฝงต่ำและขนาดไบนารี่ที่เล็ก เพื่อให้สามารถดำเนินการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรการคำนวณจำกัดได้อย่างรวดเร็วและราบรื่น
คุณลักษณะสำคัญอย่างหนึ่งของ TensorFlow Lite คือได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อการอนุมานเท่านั้น การอนุมานหมายถึงกระบวนการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ ในบริบทของแอปพลิเคชันบนมือถือ การอนุมานเป็นงานหลักที่ TensorFlow Lite ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการ ซึ่งหมายความว่า TensorFlow Lite ไม่ได้มีไว้สำหรับฝึกโมเดล Machine Learning บนอุปกรณ์เคลื่อนที่โดยตรง
โดยทั่วไปแล้วการฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก โดยเฉพาะโมเดลที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การฝึกโมเดลเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์โมเดลให้เหมาะสมซ้ำๆ โดยใช้ข้อมูลการฝึกจำนวนมาก ซึ่งมีความเข้มข้นในการคำนวณและใช้เวลานาน ด้วยเหตุนี้ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงการฝึกอบรมจึงมักจะทำบนเซิร์ฟเวอร์หรือเวิร์กสเตชันที่มีประสิทธิภาพซึ่งมี GPU หรือ TPU ประสิทธิภาพสูง
เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมและพารามิเตอร์ของโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมแล้ว โมเดลนั้นจะสามารถแปลงเป็นรูปแบบที่เข้ากันได้กับ TensorFlow Lite สำหรับการปรับใช้บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ TensorFlow Lite รองรับเครื่องมือและตัวแปลงต่างๆ เพื่อแปลงโมเดล TensorFlow ให้เป็นรูปแบบที่ใช้สำหรับการอนุมานบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้ กระบวนการแปลงนี้จะปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการบนฮาร์ดแวร์มือถือ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและเวลาแฝงต่ำ
TensorFlow Lite สำหรับ Android ใช้สำหรับงานอนุมานเป็นหลัก ช่วยให้แอปพลิเคชันมือถือใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ โดยทั่วไปการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะดำเนินการบนฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่า เนื่องจากความต้องการด้านการคำนวณของกระบวนการฝึกอบรม
TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าสำหรับการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนอุปกรณ์เคลื่อนที่สำหรับงานอนุมาน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันมือถือที่ชาญฉลาดและตอบสนองโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ตลอดเวลาสำหรับการประมวลผลโมเดล
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals