TensorFlow Lite برای اندروید یک نسخه سبک وزن از TensorFlow است که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده طراحی شده است. این در درجه اول برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی از پیش آموزش دیده بر روی دستگاه های تلفن همراه برای انجام وظایف استنتاج به طور موثر استفاده می شود. TensorFlow Lite برای پلتفرمهای موبایل بهینهسازی شده است و هدف آن ارائه تأخیر کم و اندازه باینری کوچک است تا امکان اجرای سریع و روان مدلهای یادگیری ماشین را در دستگاههایی با منابع محاسباتی محدود فراهم کند.
یکی از ویژگی های کلیدی TensorFlow Lite این است که فقط برای استنتاج بهینه شده است. استنتاج به فرآیند استفاده از یک مدل یادگیری ماشین آموزش دیده برای پیش بینی داده های جدید اشاره دارد. در زمینه برنامه های کاربردی تلفن همراه، استنتاج وظیفه اصلی است که TensorFlow Lite برای انجام آن طراحی شده است. این بدان معنی است که TensorFlow Lite برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی به طور مستقیم در دستگاه های تلفن همراه در نظر گرفته نشده است.
آموزش مدل های یادگیری ماشین معمولاً به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد، به ویژه برای مدل های پیچیده و مجموعه داده های بزرگ. آموزش یک مدل شامل بهینه سازی تکراری پارامترهای مدل با استفاده از مقادیر زیادی از داده های آموزشی است که از نظر محاسباتی فشرده و وقت گیر است. در نتیجه، آموزش مدلهای یادگیری ماشین معمولاً روی سرورها یا ایستگاههای کاری قدرتمند با GPU یا TPU با کارایی بالا انجام میشود.
هنگامی که یک مدل آموزش داده شد و پارامترهای آن بهینه شد، مدل را می توان به قالبی تبدیل کرد که با TensorFlow Lite برای استقرار در دستگاه های تلفن همراه سازگار است. TensorFlow Lite از ابزارها و مبدل های مختلفی برای تبدیل مدل های TensorFlow به قالبی که می تواند برای استنتاج در دستگاه های تلفن همراه استفاده شود، پشتیبانی می کند. این فرآیند تبدیل، مدل را برای اجرا بر روی سختافزار موبایل بهینه میکند و از عملکرد کارآمد و تأخیر کم اطمینان میدهد.
TensorFlow Lite برای اندروید اساساً برای کارهای استنتاج استفاده میشود و به برنامههای تلفن همراه اجازه میدهد تا از قدرت مدلهای یادگیری ماشین برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر برنامههای هوش مصنوعی استفاده کنند. به دلیل نیازهای محاسباتی فرآیند آموزش، آموزش مدلهای یادگیری ماشین معمولاً روی سختافزار قدرتمندتر انجام میشود.
TensorFlow Lite برای اندروید ابزاری ارزشمند برای استقرار مدلهای یادگیری ماشین بر روی دستگاههای تلفن همراه برای کارهای استنتاج است که توسعهدهندگان را قادر میسازد تا برنامههای تلفن همراه هوشمند و پاسخگو را بدون نیاز به اتصال دائمی به سرور برای پردازش مدل ایجاد کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید