文 /TensorFlow 团队 11 月 14 日，我们宣布了 TensorFlow Lite 的开发者预览版，TensorFlow Lite 是 TensorFlow 面向移动和嵌入式设备的轻量级解决方案...在与 Apple 的协作下，我们高兴地宣布对 Core ML 的支持！此次宣布之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势来部署 TensorFlow 模型。...此外，如最初宣布中介绍的一样，TensorFlow Lite 将继续通过 TensorFlow Lite 格式 (.tflite) 支持包括 iOS 在内的跨平台部署。...对 Core ML 的支持通过一个工具提供，这个工具可以获取 TensorFlow 模型并将其转换成 Core ML 模型格式 (.mlmodel)。...祝大家尽情享受 TensorFlow Lite 编码！ · END ·
在此前的版本中，TensorFlow 迎来三大重大变化：Keras 位于 TensorFlow core 中，Dataset API 支持更多功能，引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate...而在这次的更新中，谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite，除此之外，还将支持 CUDA 9 和 cuDNN 7。...主要的更新 支持 Eager execution 预览版本 TensorFlow Eager Execution 是一个命令式、由运行定义的接口，可以在即时的运行错误下进行快速调试，与 Python 工具进行整合...这可以使得 TensorFlow 的入门学习变得更简单，也使得研发工作变得更直观。 支持 TensorFlow Lite 开发者版本 TensorFlow Lite 针对移动和嵌入式设备等。...快速：针对移动设备进行了优化，包括大大减少了模型加载时间、支持硬件加速。
今天，谷歌终于宣布推出TensorFlow Lite，它是TensorFlow在移动和嵌入式设备中的轻量解决方案，为开发者提供在移动和嵌入设备上部署AI的能力。 ?...TensorFlow Lite支持设备内（on-device）的机器学习模型的低延迟推理。 它有以下三点重要特性： 轻量：支持小型binary size和快速初始化/启动的设备内机器学习模型的推理。...模型 目前，TensorFlow Lite已经开始支持一系列在手机上训练和优化过的模型： MobileNet：一种能识别1000多种不同物体类别的视觉模型，专为高效执行移动和嵌入式设备而设计。...未来 目前，TensorFlow已经可以通过TensorFlow Mobile API支持移动嵌入设备中的模型部署。...今天推出的TensorFlow Lite还是开发者预览版本，目前TensorFlow Mobile已久支持应用程序的开发。
需求分析： 正是由于EasyNVR有越来越多的受众，我们也接受到越来越多的关于EasyNVR的问题，我的设备到底支不支持接入EasyNVR,EasyNVR适合什么样的设备的接入、是否受品牌的限制。。。...对于设备支持协议的覆盖率来说：就我目前接触到的设备中，90%设备都是支持RTSP协议的。...transportmode=unicast&profile=Profile_1 用vlc播放器检测配置是否存在问题： ? 成功播放，说明流地址没有问题，可以成功接入EasyNVR ?...注意 对于接入EasyNVR的设备，我们只要保证设备支持标准的RTSP协议就可以确保设备可以接入EasyNVR. EasyNVR是否支持接入GB28181设备？...EasyNVR主要是通过RTSP协议完成设备的接入，GB是另外一种设备交互的协议，EasyNVR目前是不支持 但是，这边有具体的支持GB28181设备接入的方案 了解方案：https://gitee.com
一、大华摄像机 注意：大华摄像机支持跨网语音对讲，即设备和服务器可以不在同一网络内，大华设备的语音通道填写：34020000001370000001 配置接入示例： 音频输入类型选择mic，音频编码可以选择...G.711A 配置音频通道编号 某些大华设备的语音通道可以配置编号，这里填写固定的：34020000001370000001 二、海康摄像机 注意：旧固件的海康设备不支持跨网语音对讲，即设备和服务器需要在同一网络内...不支持跨网对讲示例 摄像头——语音输出通道编码 看到有语音输出通道编码，表示支持语音对讲功能 语音输出通道编码ID中间是固定的137 支持跨网对讲示例 【网络】-【设备接入】-【GB28181】，配置中...，有启用TCP广播的设备支持跨网对讲。...三、宇视摄像机 注意：宇视摄像机不支持跨网语音对讲，即设备和服务器需要在同一网络内。
测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto
想知道您的 Android 设备是否可以流式传输来自 Netflix 和 Amazon Prime Video 的高清视频？这是检查 Widevine DRM 支持的方法！...支持 L3 的设备可以尽可能高的分辨率播放受 Widevine 保护的内容。...如何检查 Widevine 支持 值得庆幸的是，您可以轻松检查您的 Android 手机或平板电脑是否可以使用 Widevine DRM，包括支持哪些级别。...每个受支持的 DRM 技术都显示为一张卡片。 Widevine 卡应该告诉您是否支持 DRM，如果支持，级别。十分简单。...如果您看到 L2 或 L3 安全级别，则您的设备可能不支持受保护的高分辨率媒体，并且某些应用可能根本拒绝开始流式传输。许多应用程序还检查当前设备的 SafetyNet 状态以确定是否可以播放媒体。
11 月 14 日，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。...关于 TensorFlow Lite 的详细介绍，可以参见Google 正式发布 TensorFlow Lite 预览版，针对移动/嵌入设备的轻量级解决方案 而在今天，谷歌宣布与苹果达成合作——TensorFlow...Lite 将支持 Core ML。...在 TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势部署 TensorFlow 模型。...此外，得益于在最初的声明（http://t.cn/RjMoIyy）中所描述的 TensorFlow Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 将继续支持包括 IOS 在内的跨平台部署
AI 科技评论按：11 月 14 日，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。...关于 TensorFlow Lite 的详细介绍，可以参见 AI 科技评论之前报导： Google 正式发布 TensorFlow Lite 预览版，针对移动/嵌入设备的轻量级解决方案 而在今天，谷歌宣布与苹果达成合作...——TensorFlow Lite 将支持 Core ML。...在 TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势部署 TensorFlow 模型。...Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 将继续支持包括 IOS 在内的跨平台部署。
李杉 编译自 Venturebeat 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天发布一款工具，可以把使用TensorFLow Lite工具为移动设备制作的人工智能模型，转化成苹果的Core ML...TensorFlow Lite是为了生成轻量级机器学习模型，以便在移动设备上快速运行，开发者仍然可以使用谷歌的TensorFlow开源框架进行开发。...与TensorFlow Lite类似，它也是为了解决机器学习在移动设备上遇到的一个关键问题：虽然模型可以生成智能结果，但往往需要大量的计算能力，而那些没有强大服务器支持的设备只能缓慢运行，而且会消耗宝贵的电池...TensorFLow Lite主要是为了在移动设备上部署人工智能，可以部署一些预制模型，例如MobileNte和Inception-v3物体识别服务，以及Smart Replay建议回复服务。...谷歌仍将支持跨平台模型的创建，可以通过TensorFLow Lite及其定制的.tflite文件格式在iOS和Android平台上运行。
图:Android工程副总裁戴夫·伯克(Dave Burke)宣布在2017年谷歌I / O平台上发布TensorFlow Lite Google昨天推出了TensorFlow Lite，为应用程序开发人员提供了在移动设备上部署...TensorFlow团队在一篇博客文章中表示：“正如你所知，TensorFlow通过TensorFlow 移动API支持移动和嵌入式模型的部署。...展望未来，TensorFlow Lite应该被视为TensorFlow Mobile的进化版本，随着技术成熟，它将成为在移动和嵌入式设备上部署模型的轻量级解决方案。...在这个声明中，TensorFlow Lite可以作为开发者预览版，TensorFlow Mobile仍然可以支持制作应用程序。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite使用Android神经网络API并退回到CPU执行，以确保模型仍可在设备上运行。
乾明 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。...为什么要支持GPU？ 众所周知，使用计算密集的机器学习模型进行推断需要大量的资源。 但是移动设备的处理能力和功率都有限。...安卓设备（用Java）中，谷歌已经发布了完整的Android Archive (AAR) ，其中包括带有GPU后端的TensorFlow Lite。...（用C++）中，要先下载二进制版本的TensorFlow Lite。...新的GPU后端，在安卓设备上利用的是OpenGL ES 3.1 Compute Shaders，在iOS上利用的是Metal Compute Shaders。 能够支持的GPU操作并不多。
为什么要支持GPU？ 虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。...随着 TensorFlow Lite GPU 后端开发者预览版的发布，将能够利用移动 GPU 来选择模型训练 (如下所示)，对于不支持的部分，将自动使用 CPU 进行推理。...目前 TensorFlow Lite 仍使用 CPU 浮点推断进行人脸轮廓检测 (非人脸识别)。未来会利用新的 GPU 后端，可以将 Pixel 3 和三星 S9 的推理速度提升 4~6 倍。...import org.tensorflow.lite.Interpreter; import org.tensorflow.lite.experimental.GpuDelegate; // Initialize...有关此类优化的详细信息，可以在 TensorFlow Lite GPU 文档中找到。
中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流，其新架构的简化概念图如下所示： ?...作为一个面向移动和嵌入式设备打造的轻量级、跨平台解决方案，TensorFlow Lite 主要解决的问题是：机器学习在手机、汽车、可穿戴设备等终端设备上面临着有限的计算力、内存以及电池容量等诸多限制。...自 2017 年 5 月的谷歌 I/O 开发者大会被首次提出以来，TensorFlow Lite 目前已部署到超 20 亿移动设备中，并已应用到谷歌搜索、谷歌助手、Pixel Visual Core 等诸多原生谷歌应用和服务...TensorFlow Privacy 则是一个 TensorFlow 机器学习开源库，能够让开发人员更容易培训具有强大隐私保障的 AI 模型。...谷歌表示，计划将 TensorFlow Privacy 发展成为培训机器学习模型的最佳技术中心，并提供强大的隐私保障。
模型培训只是机器学习过程的一部分，开发人员需要一个解决方案来构建实际的ML系统。...到目前为止已经发布的TFX的组件(包括TensorFlow模型分析、TensorFlow转换、估计器和TensorFlow服务)都很好地集成在一起，让开发人员准备数据、培训、验证和在生产中部署TensorFlow...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
TensorFlow Lite 支持设备上机器学习模型的低时延推理。...TensorFlow Lite 是一种全新的设计，它支持以下功能： 轻量级（Lightweight）：支持机器学习模型的推理在较小二进制数下进行，能快速初始化/启动。...模型 TensorFlow Lite 目前支持很多针对移动端训练和优化好的模型。 MobileNet：能够识别1000种不同对象类的视觉模型，为实现移动和嵌入式设备的高效执行而设计。...TensorFlow Lite 目前是预览版，大家仍然可以使用 TensorFlow Mobile。 TensorFlow Lite 的功能有很多，目前仍处于紧锣密鼓的开发阶段。...我们将会以与TensorFlow项目相同的热情来支持和启动TensorFlow Lite社群。欢迎大家来使用TensorFlow Lite。
TensorFlow Lite 支持设备上机器学习模型的低时延推理。...TensorFlow Lite 是一种全新的设计，它支持以下功能： 轻量级（Lightweight）：支持机器学习模型的推理在较小二进制数下进行，能快速初始化/启动。...模型 TensorFlow Lite 目前支持很多针对移动端训练和优化好的模型。 MobileNet：能够识别1000种不同对象类的视觉模型，为实现移动和嵌入式设备的高效执行而设计。...TensorFlow Lite 目前是预览版，大家仍然可以使用 TensorFlow Mobile。 TensorFlow Lite 的功能有很多，目前仍处于紧锣密鼓的开发阶段。...谷歌将会以与TensorFlow项目相同的热情来支持和启动TensorFlow Lite社群。欢迎大家来使用TensorFlow Lite。
2018 年 9 月 21 日 ，凌钰城（Google Brain 软件工程师）带来一场《TensorFlow Lite：TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲，本文将对演讲做一个回顾...此外TensorFlow Lite还紧密整合硬件加速器，支持如下几类硬件加速器： GPUs Edge-TPUs NNAPI支持的硬件加速器 ?...由于TensorFlow Lite支持的Ops有限，可能存在模型转换后，某些Ops不支持，针对这一问题，TensorFlow Lite团队计划支持更多的Ops 目前已经有75个内建Ops Coming...soon： Tensorflow Lite Compat模式 计划第四季度发布 增加数百个支持的Ops 验证模型、分析性能： 转换后的模型是否正确 模型的推断速度多快 Runtime library多大...Compat是Compatibility (兼容) 的简写，所谓兼容模式，就是TensorFlow Lite在遇到不支持的Ops时，会提示是否启用Compat模式，这样支持的Ops (600+) 更多，
这令人不由自主地联想到，如果能让 EfficientNet 运行在计算资源受限的移动设备上，是否会为移动或物联网等设备开拓出新的应用场景呢？TensorFlow 最新的博客给出了答案。...今天，谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite，该模型运行在 TensorFlow Lite 上，且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU...量化与异构硬件方面的难题 由于边缘设备的一些特性，使得 EfficientNet 在其上运行面临着很多挑战。 首先是量化问题。由于浮点运算在边缘设备上的支持有限，需要对模型进行量化处理。...幸运的是，借助 TensorFlow Lite 中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理，能够在最大程度上降低对其准确率的影响。 其次是异构计算设备带来的问题。...TensorFlow Lite Model Maker 支持很多模型架构，包括 MobileNetV2 和所有变体版本的 EfficientNet-Lite。
该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的，据Google网站描述，对移动和嵌入式设备来说，TensorFlow是一种轻量级的解决方案，支持多平台运行，从机架式服务器到微小的物联网设备。...近几年来，由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长，所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。...模型 Tensorflow Lite已经有一些训练和优化好的支持移动端的模型： MobileNet: 一种能够识别1000类不同目标的视觉模型，它是为在移动设备和嵌入式设备上高效执行而独特设计的。...目前TensorFlow Lite是开发者预览版，同时Tensorflow Mobile仍然支持APP的开发。 Tensorflow Lite的应用范围大，目前处于积极开发中。...对于其余的Tensorflow项目，我们计划使用同一强度来支持和解决外部社区问题。期待你能用TensorFlow Lite做些非常酷的事情。
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