Android için TensorFlow Lite, TensorFlow'un özellikle mobil ve gömülü cihazlar için tasarlanmış hafif bir sürümüdür. Çıkarım görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmek için öncelikle mobil cihazlarda önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini çalıştırmak için kullanılır. TensorFlow Lite, mobil platformlar için optimize edilmiştir ve sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda makine öğrenimi modellerinin hızlı ve sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlamak için düşük gecikme süresi ve küçük bir ikili boyut sağlamayı amaçlamaktadır.
TensorFlow Lite'ın temel özelliklerinden biri yalnızca çıkarım için optimize edilmiş olmasıdır. Çıkarım, yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için eğitimli bir makine öğrenimi modeli kullanma sürecini ifade eder. Mobil uygulamalar bağlamında çıkarım, TensorFlow Lite'ın gerçekleştirmek üzere tasarlandığı ana görevdir. Bu, TensorFlow Lite'ın makine öğrenimi modellerini doğrudan mobil cihazlarda eğitmeye yönelik olmadığı anlamına gelir.
Makine öğrenimi modellerinin eğitimi, özellikle karmaşık modeller ve büyük veri kümeleri için genellikle önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bir modelin eğitilmesi, büyük miktarda eğitim verisi kullanılarak model parametrelerinin yinelemeli optimizasyonunu içerir; bu, hesaplama açısından yoğun ve zaman alıcıdır. Sonuç olarak, makine öğrenimi modellerinin eğitimi genellikle yüksek performanslı GPU'lara veya TPU'lara sahip güçlü sunucularda veya iş istasyonlarında yapılır.
Bir model eğitildikten ve parametreleri optimize edildikten sonra model, mobil cihazlara dağıtılmak üzere TensorFlow Lite ile uyumlu bir formata dönüştürülebilir. TensorFlow Lite, TensorFlow modellerini mobil cihazlarda çıkarım için kullanılabilecek bir formata dönüştürmek için çeşitli araçları ve dönüştürücüleri destekler. Bu dönüştürme işlemi, modeli mobil donanımda yürütülecek şekilde optimize ederek verimli performans ve düşük gecikme süresi sağlar.
Android için TensorFlow Lite öncelikle çıkarım görevleri için kullanılır ve mobil uygulamaların görüntü tanıma, doğal dil işleme ve diğer yapay zeka uygulamaları gibi görevler için makine öğrenimi modellerinin gücünden yararlanmasına olanak tanır. Makine öğrenimi modellerinin eğitimi, eğitim sürecinin hesaplamalı talepleri nedeniyle genellikle daha güçlü donanımlarda yapılır.
Android için TensorFlow Lite, makine öğrenimi modellerini çıkarım görevleri için mobil cihazlara dağıtmaya yönelik değerli bir araçtır ve geliştiricilerin, model işleme için bir sunucuya sürekli bağlantıya ihtiyaç duymadan akıllı ve hızlı yanıt veren mobil uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin