โทโค่คืออะไร?
TOCO ซึ่งย่อมาจาก TensorFlow Lite Optimizing Converter เป็นองค์ประกอบสำคัญในระบบนิเวศของ TensorFlow ที่มีบทบาทสำคัญในการนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้งานบนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ Edge ตัวแปลงนี้ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล TensorFlow สำหรับการปรับใช้บนแพลตฟอร์มที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น สมาร์ทโฟน อุปกรณ์ IoT และระบบฝังตัว
ผลลัพธ์ของล่าม TensorFlow Lite สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องรู้จำวัตถุที่ป้อนเข้าด้วยเฟรมจากกล้องในอุปกรณ์เคลื่อนที่คืออะไร
TensorFlow Lite เป็นโซลูชันน้ำหนักเบาที่ TensorFlow มอบให้สำหรับการรันโมเดล Machine Learning บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ IoT เมื่อล่าม TensorFlow Lite ประมวลผลโมเดลการรู้จำวัตถุโดยมีเฟรมจากกล้องในอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอินพุต โดยทั่วไปเอาต์พุตจะเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนเพื่อให้การคาดการณ์เกี่ยวกับวัตถุที่อยู่ในภาพในท้ายที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, ขอแนะนำ TensorFlow Lite
TensorFlow lite สำหรับ Android ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้นหรือสามารถใช้เพื่อการฝึกอบรมด้วยหรือไม่
TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็น TensorFlow เวอร์ชันน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว โดยหลักแล้วจะใช้สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าบนอุปกรณ์มือถือเพื่อทำงานอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow Lite ได้รับการปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์มมือถือและมีเป้าหมายเพื่อให้เวลาแฝงต่ำและขนาดไบนารี่เล็กเพื่อเปิดใช้งาน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ Android
การใช้กราฟแช่แข็งคืออะไร?
กราฟหยุดนิ่งในบริบทของ TensorFlow หมายถึงโมเดลที่ได้รับการฝึกอย่างเต็มรูปแบบ จากนั้นจึงบันทึกเป็นไฟล์เดียวที่มีทั้งสถาปัตยกรรมของโมเดลและตุ้มน้ำหนักที่ได้รับการฝึก กราฟที่ตรึงไว้นี้สามารถนำไปใช้เพื่อการอนุมานบนแพลตฟอร์มต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องใช้คำจำกัดความของโมเดลดั้งเดิมหรือเข้าถึง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, ขอแนะนำ TensorFlow Lite
คุณจะแก้ไขโค้ดในไฟล์ ViewController.m เพื่อโหลดโมเดลและป้ายกำกับในแอปได้อย่างไร
หากต้องการแก้ไขโค้ดในไฟล์ ViewController.m เพื่อโหลดโมเดลและป้ายกำกับในแอป เราจำเป็นต้องดำเนินการหลายขั้นตอน ก่อนอื่น เราต้องนำเข้าเฟรมเวิร์ก TensorFlow Lite ที่จำเป็น รวมถึงไฟล์โมเดลและป้ายกำกับลงในโปรเจ็กต์ Xcode จากนั้นเราจึงดำเนินการแก้ไขโค้ดต่อไปได้ 1. การนำเข้า TensorFlow
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ iOS, ทบทวนข้อสอบ
ขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างไลบรารี TensorFlow Lite สำหรับ iOS คืออะไร และคุณจะพบซอร์สโค้ดสำหรับแอปตัวอย่างได้จากที่ใด
ในการสร้างไลบรารี TensorFlow Lite สำหรับ iOS มีขั้นตอนที่จำเป็นหลายอย่างที่ต้องปฏิบัติตาม กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าเครื่องมือและการพึ่งพาที่จำเป็น การกำหนดการตั้งค่าบิลด์ และการคอมไพล์ไลบรารี นอกจากนี้ ซอร์สโค้ดสำหรับแอปตัวอย่างสามารถพบได้ในที่เก็บ TensorFlow GitHub ในคำตอบนี้
ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการใช้ TensorFlow Lite กับ iOS มีอะไรบ้าง และคุณจะรับไฟล์โมเดลและป้ายกำกับที่ต้องการได้อย่างไร
หากต้องการใช้ TensorFlow Lite กับ iOS มีข้อกำหนดเบื้องต้นบางอย่างที่ต้องปฏิบัติตาม ซึ่งรวมถึงการมีอุปกรณ์ iOS ที่ใช้งานร่วมกันได้ การติดตั้งเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ที่จำเป็น การรับไฟล์โมเดลและป้ายกำกับ และการผสานรวมเข้ากับโปรเจ็กต์ iOS ของคุณ ในคำตอบนี้ ฉันจะให้คำอธิบายโดยละเอียดของแต่ละขั้นตอน 1. เข้ากันได้
รุ่น MobileNet แตกต่างจากรุ่นอื่นอย่างไรในแง่ของการออกแบบและกรณีการใช้งาน
โมเดล MobileNet เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional ที่ออกแบบมาให้มีน้ำหนักเบาและมีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันวิชันซิสเต็มแบบเคลื่อนที่และฝังตัว มันแตกต่างจากรุ่นอื่น ๆ ในแง่ของการออกแบบและกรณีการใช้งานเนื่องจากลักษณะเฉพาะและข้อดี ลักษณะสำคัญประการหนึ่งของโมเดล MobileNet คือการโน้มน้าวใจแบบแยกส่วนในเชิงลึก
TensorFlow Lite คืออะไรและมีจุดประสงค์อย่างไรในบริบทของอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ฝังตัว
TensorFlow Lite เป็นเฟรมเวิร์กอันทรงพลังที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัวที่ช่วยให้ปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว เป็นส่วนขยายของไลบรารี TensorFlow ยอดนิยม ซึ่งปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด ในสาขานี้ มีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้ความสามารถด้าน AI บนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว ช่วยให้นักพัฒนา
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ iOS, ทบทวนข้อสอบ
มีขั้นตอนใดบ้างในการแปลงเฟรมกล้องเป็นอินพุตสำหรับล่าม TensorFlow Lite
การแปลงเฟรมกล้องเป็นอินพุตสำหรับล่าม TensorFlow Lite มีหลายขั้นตอน ขั้นตอนเหล่านี้รวมถึงการจับภาพเฟรมจากกล้อง ประมวลผลเฟรมล่วงหน้า แปลงเป็นรูปแบบอินพุตที่เหมาะสม และป้อนเข้าสู่ล่าม ในคำตอบนี้ ฉันจะให้คำอธิบายโดยละเอียดของแต่ละขั้นตอน 1. จับภาพเฟรม: ขั้นตอนแรก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ Android, ทบทวนข้อสอบ