更重要的是，你甚至不需要成为Tensorflow Lite或机器学习领域的专家，就可以把它们运用到你开发的Android或iOS应用程序中。...TensorFlow的工作原理 Firebase提供的全新的ML工具包包含一系列API，是把机器学习运用到应用程序开发的一种有效的方法。...转换器可以将你在前面步骤中获得的TensorFlow图优化为移动版本。除此之外，你还将获得一些存储在txt文件中的标签。 使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。...Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ? 步骤5 这是将经过训练的模型合并到机器学习程序中的步骤。你需要从Android Studio中输入Android文件夹来构建项目。...在这里，你需要输入图像分类器，并使用TensorFlow Lite优化文件更新类中的两个字段。这两个字段是MODEL_PATH和LABEL_PATH。
注释：本文没有用TensorFlow官方库，我用Swift构建了基于我的模型构建了应用程序。这在将来可能会改变，但Taylor对此有最终的发言权。...目前为止还没有官方swift接口的TensorFlow 库，所以我们用单纯的swift在我们模型的基础上建立预测过程的客户端程序 下图是我们应用程序APP的演示：（动图） ?...在Cloud ML引擎上使用MobileNet训练模型； 4. 把训练好的模型导出，并将其部署到ML引擎中以提供服务； 5. 构建一个iOS前端，对训练过的模型做出预测请求。...▌第4步：使用Firebase和Swift构建预测客户端 ---- ---- 我在Swift中编写了一个iOS客户端来对我的模型进行预测请求（因为为什么不用其他语言编写TSwift检测器？）...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?
ImageClassifier API 支持常见的图像处理和配置，还允许在特定的受支持区域设置中显示标签，并根据标签许可名单和禁止名单筛选结果。...ObjectDetector 物体检测器可以识别一组中可能存在哪些已知物体，并提供这些物体在给定图像或视频串流中的位置信息。...可对该通用 API 进行配置，使其可以加载任何支持文本输入和分数输出的 TFLite 模型。...支持的模型 Task Library 与下列已知的模型源兼容： TensorFlow Hub Task Library 模型集合（图像分类/物体检测/图像分割/问答）。...Task Library 还支持符合每个 Task API 的模型兼容性要求的自定义模型。关联的文件（即标签图和 vocab 文件）和处理参数（如果适用）应正确填充到模型元数据中。
使用 TensorFlow Lite 预测空气质量 我们开发的应用程序从手机相机收集图像，然后在设备上利用 Tensorflow Lite 处理图像，得到 AQI 估计。...在开发应用程序之前，我们在云上训练了 AQI 评估模型。在 Android 应用程序中，使用 Firebase ML Kit 能自动下载该模型。 下面将详细描述该系统： 移动应用程序。...应用程序可以在手机上处理图像。 TensorFlow Lite 用低精度的数据类型进行计算（当带宽受限时，对下载速度有优势），用训练好的机器学习模型在手机上进行推理。 Firebase。...Skyline 模型 最开始发布应用程序时，人们好奇它是否能够用来预测室内外的 AQI。我们的模型能够预测图像是否包含至少 50％的天空区域，并且通过二元分类器接受超过 50% 的图像。...我们利用迁移学习创建了这个分类器，并使用 TensorFlow Hub 在我们标记的数据集上重新训练了模型。
正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。...在 iOS 中使用预构建的 TensorFlow Lite 模型 使用预构建的 TensorFlow Lite 模型进行图像分类，执行以下步骤来创建新的 iOS 应用并向其添加 TensorFlow Lite...在 iOS 中为 TensorFlow Lite 使用经过重新训练的 TensorFlow 模型 在第 2 章，”通过迁移学习对图像进行分类“中，我们重新训练了 MobileNet TensorFlow...我们提供了有关如何开发 TensorFlow Lite iOS 和 Android 应用以从头开始对图像进行分类的分步教程。...默认情况下，摄像机示例还使用label_image/data文件夹中解压缩的预构建 Inception 模型。 但是对于您自己的特定图像分类任务，提供通过迁移学习重新训练的模型。
我虽然没时间找几千张标记了 Taylor Swift 名字的照片，然后训练一个模型，但是我可以利用从 TensorFlow Object Detection API 中预训练模型里提取出的特征，这些模型都是用几百万张图像训练而成...所谓检查点就是一个二进制文件，包含了训练过程中在具体点时TensorFlow模型的状态。下载和解压检查点后，你会看到它包含3个文件： ?...此外，还需要在 bucket 中创建 train/ 和 eval/ 子目录——在执行训练和验证模型时， TensorFlow 写入模型检查点文件的地方。...在训练时，我同时也启动了验证模型的工作，也就是用模型未见过的数据验证它的准确率： 通过导航至 Cloud 终端的 ML Engine 的 Jobs 部分，就可以查看模型的验证是否正在正确进行，并检查具体工作的日志...但是后面有时间的时候，我会用更多照片重新训练模型，提高识别正确率，在 App Store 上架这个应用。 结语 这篇文章信息量还是蛮大的，也想自己做一个这样的 APP，比如能识别抖森或者别的谁？
而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...此外，推出的 TensorFlow Extended (TFX)是一个机器学习平台，可让开发者准备数据、训练、验证，并把训练好的模型快速部署在生产环境中提供可用的服务。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。...开发者可以利用 TensorFlow Lite 中的“自定义操作”来轻松连接自己的操作。...Cloud TPUs 可加速各种机器学习模型，比如进行图像分类、目标检测、机器翻译、语音识别、语言建模等。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。...构建TensorFlow Lite Android应用程序 要构建使用TensorFlow Lite的Android应用程序，您需要做的第一件事就是将tensorflow-lite库添加到应用程序中。...解释器加载一个模型，并提供一组输入来运行它。 然后TensorFlow Lite将执行该模型并写到输出，非常简单。...深入到这个示例中，您可以看到它如何从相机中抓取、准备用于分类的数据，并通过将加权输出优先级列表映射模型到标签数组来处理输出。...默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！从相机捕获数据并将其转换为字节缓冲区并加载到模型中的代码可以在ImageClassifier.java文件中找到。
模块中包含了对大型数据集进行预训练的权重，可以在自己的应用程序中进行重新训练和使用。通过重用模块，开发人员可以使用更小的数据集训练模型，改进泛化，或者简单地加快培训。...它可以用于在浏览器中完全构建和训练模块，以及导入TensorFlow和Keras模型，使用WebGL加速进行离线训练。“寻宝游戏”是一个使用TensorFlow.js构建的应用程序的有趣例子。 ?...我们还分享了TensorFlow Lite的最新更新，TensorFlow轻量级的跨平台解决方案，用于在移动设备和其他edge设备上部署经过培训的ML模型。...除了支持Android和iOS之外，我们还宣布支持树莓派，增加对ops/模型的支持(包括定制操作)，并描述开发人员如何在自己的应用程序中轻松使用TensorFlow Lite。...TensorFlow Lite核心解释器的大小现在只有75KB(对于TensorFlow来说是1.1 MB)，我们在TensorFlow Lite和TensorFlow上运行量化的图像分类模型时，看到了高达
如果可用的 API 无法满足所需的用例，则可以使用 Firebase 控制台构建，托管和提供自定义 TensorFlow Lite 模型。...了解项目架构 我们将在本章中构建的项目将包括以下技术： TensorFlow：使用 CNN 构建分类模型 TensorFlow Lite：一种浓缩 TensorFlow 模型的格式，可以在移动设备上高效运行...'lite' } 前面的代码段确保tflite文件未以压缩形式存储在 Android 应用包（APK）中。...此外，请注意，需要将 Cloud Vision API 的输出或 TensorFlow Lite 模型的输出添加到栈中。...最后，在各种图像集上运行 Cloud Vision API 将提供不同的输出。 以下屏幕快照显示了一些示例： 当 TensorFlow Lite 模型使用相同的图像集时，识别方式会有所不同。
对于想要推进机器学习进步的研究人员，我们在 TensorFlow 底层 API 上投入了大量精力：我们暴露了内部使用的所有算子 (ops)，并且为关键概念（如变量和 checkpoints）提供了可继承的接口...为了能够在不同运行时环境（如云、Web、浏览器、Node.js、移动端以及嵌入式系统）中运行模型，我们使用了标准化的文件结构 SavedModel 。...让开发者在TensorFlow 中运行模型的同时，可以通过 TensorFlow Serving 部署模型，通过 TensorFlow Lite 部署至移动或嵌入式系统中，并且在浏览器或 Node.js...TensorFlow 2.0 提供的灵活且易于使用的 API，可快速将新想法落地。模型培训和服务已无缝集成到现有基础架构中。...，JavaScript开发者也可以使用 TensorFlow 进行训练和推理，并且我们也持续在 Swift 上进行投入，通过 Swift for TensorFlow 使其作为一种构建模型的语言。
嵌入式人工智能：神经网络在边缘设备上的应用引言嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...TensorFlow Lite 图像分类在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行图像分类。需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。...确保将模型文件（.tflite）替换为适用于的应用程序的实际模型文件。此外，还需要合适的预处理和后处理步骤，以根据模型的需求准备输入数据并解释输出结果。6....确保模型已经经过Edge TPU的编译，并且在运行时正确加载了硬件加速器。
该库使您可以非常轻松地将基于MobileNet的神经网络添加到您的应用程序中，以执行以下任务： 图像分类 实时物体检测 语义图像分割 作为特征提取器，它是自定义模型的一部分 现代神经网络通常具有基础网络或...将图像从其原始大小调整为224×224的时间不包括在这些测量中。测试使用三重缓冲来获得最大吞吐量。分类器在ImageNet数据集上进行训练，并输出1000个类别的预测。...将MobileNet V2加入您的应用程序会为您的应用程序包增加大约7 MB的空间。 为什么不选择Core ML或TensorFlow Lite？ Core ML很棒，我是粉丝。...如果您使用Keras，Caffe或MXNet训练模型，将模型转换为Core ML文件并将其嵌入您的应用程序非常容易。如果您使用TensorFlow训练模型，TF Lite是一个不错的选择。...这些脚本从TensorFlow，Keras，Caffe等读取经过训练的模型，并转换权重，以便将它们加载到模型的Metal版本中。
我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。...特别是关于身体运动识别，我们希望算法能够做到以下几点： 识别一串动作中的每个八段锦动作 根据用户身体动作的正确性打分 为不满意的动作提供纠正指导 技术分析 ML框架选择 基于上述需求，我们需要选择正确的深度学习框架来实施项目...此外， Google 开源了专门用于检测人体姿势的应用程序 PoseNet ，并提供了基于TensorFlow.js的演示代码（编辑注：我们最近发布了基于 TensorFlow Lite 的 PoseNet...关键动作 在确定技术方法之后，我们需要定义对于应用程序而言重要的关键身体运动。为此，我们将身体运动识别问题转换为典型的机器学习分类问题。...在我们试图解决性能挑战的过程中，Google发布了TensorFlow Lite，它在性能方面与TensorFlow Mobile相比是的巨大飞跃。
在本次演讲上，Google的工程师通过示例展示了从机器学习模型训练到部署到移动终端的完整流程，并给出了三种可选方法： MLKit TensorFlow Lite TensorFow js 后面还演示了微控制器上的机器学习...TensorFlow Lite的优点，TensorFlow Lite项目的开发和部署流程，以及TensorFlow团队在优化、增加更多Ops等等方面的努力。...JavaScript应用程序中神奇的机器学习 本演讲介绍了TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js中训练和部署ML模型的库，用实例演示了如何将现有ML模型引入JS应用程序，以及使用自己的数据重新训练模型...TPU具有特定于域的架构，专门用于加速TensorFlow训练和预测工作负载，并为机器学习产品应用提供性能优势。...在高级部分，以词汇嵌入为例，说明了在keras中如何自定义模型，此外还涵盖了TensorBoard、多GPU、TensorFlow Serving等主题。
在过去的几个月里，我们一直在与Tensorflow Lite团队合作，并很高兴向您展示我们的合作成果：将Tensorflow Lite Micro应用于Arduino Nano 33 BLE Sense...Tensorflow Lite微控制器示例 现在，TensorFlow Lite for微控制器的推理示例已经打包并通过Arduino库管理器提供，这样就可以在Arduino上包含并运行它们。...Arduino BLE 33 Nano Sense上的手势分类，输出表情符号 接下来，我们将使用ML使Arduino板能够识别手势。...我们将从Arduino Nano 33 BLE感知板中获取运动数据，将其导入TensorFlow中以训练模型，并将得到的分类器部署到该板上。...在Charlie的例子中，电路板将所有的传感器数据从Arduino传输到另一台机器上，而这台机器将用Tensorflow.js对手势进行分类。
机器学习模型的输出是一个二进制文件，其中包含我们模型的训练权重 - 这些文件通常非常大，但由于我们将直接在移动设备上提供此模型，我们需要将其设置到尽可能小。 这时就要用到模型量化。...训练后，我们的模型实现了82％的平均精确度。 接下来，查看TensorBoard 中的Images选项卡： ? 在左图中，我们看到了模型对此图像的预测，在右侧我们看到了正确的地面真值边框。...要在手机上实时运行此模型需要一些额外的步骤。在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。...这两个脚本都输出了冻结图：export_tflite_ssd_graph输出我们可以直接输入到TensorFlow Lite的冻结图，并且这是我们要使用的图。.../demo/README.md 在尝试获得刚训练的宠物分类模型之前，首先运行带有默认模型的演示应用程序，该模型是在COCO数据集上训练的。
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