TensorFlow Lite移动端开发

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  • TensorFlow Lite简介(一)
  • TensorFlow Lite简介(二)
  • 启用TensorFlow 2.0(一)
  • 启用TensorFlow 2.0(二)
  • TensorFlow Lite模型转换(一)
  • TensorFlow Lite模型转换(二)
  • TensorFlow Lite开发环境部署(一)
  • TensorFlow Lite开发环境部署(二)
  • TensorFlow Lite实战——分类模型(一)
  • TensorFlow Lite实战——分类模型(二)
  • TensorFlow Lite实战——分类模型(三)
  • TensorFlow Lite实战——CPM算法(一)
  • TensorFlow Lite实战——CPM算法(二)
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    课时介绍

    TensorFlow Lite模型转换实战

    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!

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