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你将收获

1、了解掌握TensorFlow Lite的特性及基本组件

2、了解掌握TensorFlow Lite在移动端部署的流程方法

3、丰富、完整的实战案例助你提升移动端开发能力

4、大量技巧分享助你减少“踩坑”时间,快速上手应用

适用人群

从事人工智能研发的相关工程师、学生等

课程介绍

深度学习模型对于算力要求较高,为了能在算力羸弱的移动端进行部署,必须对原模型进行量化压缩,从而提升模型的计算性能,而TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架,其能将TensorFlow模型转换为压缩的 FlatBuffer 文件,并通过将 32 位浮点数转换为更高效的 8 位整数进行量化,以到达模型快速运算的效果 .

伴随着深度学习技术的广泛使用,越来越多的深度学习模型被部署到移动端或IoT设备上运行,对于从事人工智能研发的相关人员,掌握对应的移动端开发技术是十分必要的,也将对自己的职业生涯产生极大的促进作用!

本课程将从TensorFlow Lite的基本组件及特性讲起,并结合丰富的技术实战案例,让您深入了解并掌握TensorFlow Lite的使用方法!

课程讨论

请问tensorflow lite可以支持windows吗,怎么编译dll和lib啊

这个老师的课就是这个风格。一直在敲代码。很多时间都浪费了。其实你可以把代码写好了,然后告诉大家每行是什么意思就可以了。不用照着你写好的代码,在一个个的敲进去。可以开到1.5倍速去听。否则时间真的很浪费。老师没有讲怎么把这个不熟到移动端。

感谢csdn,感谢袁老师提供了这次试学机会。这是一门很好的课程,老师讲解的深入浅出,边写代码边演示,容易理解,很适合像我一样的新手入门学习。使我了解到TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。TensorFlow 2.0移除了许多库,将原有的函数库整合进了tf.keras。动态图机制成为默认机制,不再依赖隐式全局命名空间,还可以对普通的Python函数进行标记以进行JIT编译。使我知道了TensorFlow Lite模型转换及开发环境部署,还有分类模型和CPM算法的实战。我会继续学习,努力掌握TensorFlow Lite。老师讲的确实很好,每一条代码都是动手带着我们去敲的,这样一边学一边实战能够使得自己更容易地理解,也更加容易地快速上手做相关地项目。作为一个刚刚入门的新手,这样的教学方式循循善诱,由浅入深,让我感到这门课程跟其他老师的课程不一样,也非常感谢CSDN,希望CSDN能够鼓励更多的讲师去开展这样的实战课程,因为目前市面上很多课程都只是空谈概念,这样的理解肯定不如实战来得快,来得深。也希望老师能够多出一些类似这样的实战课程,课程精良,让更多的入门者

看完了,快速得看了一两遍,感觉课程是不错,没有讲解算法推导,只讲解了原理,侧重代码编写及相关流程,有实战性。但是不足之处有以下几点: 一,录屏代码的字体太小,看起来不舒服。 二、说是移动端编程,哪么如何把虚拟机上的东东布署到手机上呢,此课程没讲,是一大缺失。 三、安装虚拟机及OPENVC都要去看别人的博客,非常麻烦,其实最好把这些内容放到课程中来进行讲解,这样有利于学习效率的提高。

非常感谢csdn的这次免费的霸王课活动,也非常感谢讲解“TensorFlowLite移动端开发”课程的袁明奇老师,将深度学习移动端开发框架从安装到环境部署到项目实战以这种深入浅出、通俗易懂的方式呈现出来!很有幸通过此次审核,得以一览TensorFlow移动端开发框架,目前也正在初步接触深度学习,对能够在围棋界独领风骚的深度学习一直很好奇,很希望有朝一日能在每个手机移动端方便使用这一武器,实现人机结合。目前只是粗略的学习了一遍,内容还是比较有深度的,以我目前的知识储备水平,还需要反复学习几遍,方能学会学懂。先给好评,再慢慢学习实践,在实践中灵活运用!这个课程可以说让人对深度学习移动端开发框架从入门到项目实践有了一个大概的认识,实在是不可多得的好课!再次推荐!也希望CSDN多推广这种活动!

讲师思路清晰,讲述了如何通过PY训练模型,然后用C++调用的过程

为什么不是android开发,c++能部署在什么移动端上面?

老师的话,让我对知识有了深入的理解,非常感谢

感谢csdn,感谢袁老师提供了这次试学机会。我准备入门深度学习在移动端的使用情况,但是一直没有找到合适的课程学习。这是一门课程讲解的基本都是实践知识,边写代码边演示很适合像我一样的新手入门学习。使我了解到TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架,以及如何基础的使用它,在上面构建框架后继续填充变量学习。同时也希望CSDN能多出一些相关的课程让我们继续学习深一层的内容,也感谢CSDN的霸王课给了这次免费的机会。 我会推荐给更多需要他的朋友,让更多的人了解到这门课程。本人人工智能工作,听老师讲的与行业现状毕业贴近,反欺诈、知识图谱、信用分与目前大型商业银行风控科技部门比较贴近,适合有意向从事此类工作的同学,另外配有详细代码,内容精炼,不啰嗦不废话,课程中代码已经保存留着以后工作中参考。提一些小建议,希望理论部分能在深入一些,理论部分再补充一些材料,另外现在企业中用到xgb之类算法,可以讲解一下特征构造和参数调优的一些技巧,如果能有一个完整的案例就更加完美,希望以后能看到老师其他课程。

老师授课的方式非常适合我,他根据本课程知识结构的特点,重点突出,层次分明。理论和实际相结合,通过例题使知识更条理化,使大家的学习和复习更有针对性,也增强了大家学好这门课的信心。感谢老师在百忙之中作出了精美的课件,它对我们学习的帮助非常大,老师讲课突出重点,内容详细,条理清晰,细致入微,并且见解独到深入,学识渊博。极大的提高了我们对物理的学习热情,老师十分认真投入,内容纲举目分,条理性很强,而且特别善于举例,让同学,学习起来十分轻松,而且印象深刻,收到良好的效果,希望老师在给我些时间,我会认真学习的,老师辛苦了