TFLite
forkortelse for TensorFlow Lite
TFLite er et lightweight framework fra Google til at køre maskinlæringsmodeller på enheder med begrænsede ressourcer som mobile, indlejrede og edge-enheder.
Kort fortalt
TFLite gør det muligt at køre AI-modeller direkte på din telefon eller en lille enhed i stedet for i skyen.
- Kategori
- værktøj
- Niveau
- øvet
- Udtale
- tiː ɛf laɪt
Betydninger
1- 1
Et open-source deep learning framework til inference og deployment af ML-modeller på edge-enheder. Det inkluderer en konverter, runtime, og hardwareacceleration via delegater.
- Vi konverterede vores TensorFlow-model til TFLite og opnåede 4x hastighedsforøgelse på en Raspberry Pi. — TensorFlow dokumentation, 2023
Hvornår bruges det
TFLite bruges typisk til at implementere trænede TensorFlow-modeller på mobile apps, IoT-enheder eller edge-servere. Modeller konverteres til TFLite-formatet (.tflite) og kan optimeres med kvantisering for at reducere størrelse og latens.
Kodeeksempel
import tensorflow as tf
# Convert the model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('my_model')
tflite_model = converter.convert()
# Save the model
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)Konvertering af en TensorFlow SavedModel til TFLite-format.
Oprindelse
Akronym for TensorFlow Lite; 'Lite' henviser til dets letvægtsdesign.