本文仅演示如何打通Tensorflow Lite官方demo。 Building in Android Studio using TensorFlow Lite AAR from JCenter要求Make sure the Android SDK version is greater than 26 and NDK version is greater than 14 (in the Andro
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2024-10-24 12:41:02
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本篇文章主要依托于官方demo，在官网demo上进行修改来体现如何在一个常规的app上加入深度学习的模型。因为对于在app中加入对应的模型也只是将app搜集的数据导入模型并进行处理，处理完之后将结果返回给app并进行后面的操作。其中只有处理的过程会涉及tensorflow，而本文主要介绍tensorflow处理的过程。所以需要依附于具体的app。一、环境准备
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2023-11-24 13:19:14
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TensorFlow Lite（移动端部署模型）
原创
2021-08-02 16:05:08
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前言当我们把使用Python训练的模型固化成PB文件之后，再进行相应的模型压缩之后可以考虑往Mobile端移植了，本文主要讲解TensorFlow Model移植到Android端。TensorFlow1.0之后推出了Java版本，所以间接为Android开发TensorFlow程序带来便利，以前我们需要用JNI去编写，可是JNI难于调试，C++代码对于普通Android开发者来讲还是比Java繁
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2023-09-04 12:38:29
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# TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践
TensorFlow Lite（TFLite）是一个轻量级的深度学习框架，专门为移动和边缘设备优化。本文将指导你从零开始实现一个简单的TFLite项目。
## 总体流程
以下是实现TensorFlow Lite的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-11 07:11:01
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Tensorflow Serving部署推荐模型1、找到当前模型中定义的variables，并在此定义一个saver用于保存模型参数def saveVariables(self):
variables_dict = {}
variables_dict[self.user_embedding.op.name] = self.user_embedding
variables_d
背景人工智能火了，tensorflow 也火了，Google推出移动版的TensorFlow Lite，作为一个Android开发应该熟悉一下。今天的目标就是能够在移动端也能进行部署深度学习框架，既然Android也能运行TensorFlow 为何不尝试一下，这是程序员们的通病，干就完了。本次开发环境为TensorFlow 2.1+python 3.7+Android studio 3.6.1wi
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2023-12-01 14:43:58
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Tensorflow的部署：TensorFlow Lite
目录 模型转换 Android 部署 配置 build.gradle 配置 app/build.gradle 添加 tflite 文件到 assets 文件夹 加载模型 运行输入 运行输出 运行及结果处理 Quantization 模型转换 visualize.py 使
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2023-10-07 19:09:35
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一、 简介TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 T
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2024-03-28 20:01:44
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2018.03.12前提由于要完成一个项目的原因，开始查找将tensorflow模型转换成lite格式，但是网上资料相对较少，又有一些细节没写，我作为一个新手实在是吃力，花了一个多星期，终于生成成功，以此记录总结一下，请多多指教。我原先的模型是有tensorflow 的 /tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.
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2024-08-14 17:32:56
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# 从入门到实践：TensorFlow Lite移动设备深度学习
## 引言
TensorFlow Lite是一个用于在移动设备上部署深度学习模型的工具，它可以帮助开发者在移动应用中实现机器学习功能。本文将指导刚入行的小白如何从入门到实践使用TensorFlow Lite，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面的表格展示了TensorFlow Lite移动设备深度学习的整体流程。请按照表
原创
2023-08-12 10:28:14
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TensorFlow Lite学习笔记目录TensorFlow Lite学习笔记Tensorflow LIte Demo模型固化freeze_graph和模型优化optimize_for_inference将模型转化为tflite:tocoTensorFlow Lite Converter模型量化工具：quantize_graphTensorFlow Lite学习资...
原创
2022-11-30 20:44:24
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前几天Google的IO大会上发布的ML Kit，ML Kit为端上部署深度学习模型提供了一套完整的解决方案，本地运行、云端都支持。里面本地部署用到的就是Tensorflow lite。Tensorflow Lite是在Google去年IO大会上发表的，目前Tensorflow Lite也还在不断的完善迭代中。Tensorflow Lite在Android和iOS上部署官网有比较详细的介绍已经对应
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2024-03-14 20:44:25
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TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，能够在移动端进行机器学习算法的实现，并加速模型推理。在此博文中，我将详细介绍如何解决“TensorFlow移动端机器学习实战 pdf”的问题，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**:
- 处理器: 高性能 ARM 处理器 (如 Qualcomm Snapdragon 系列)
- 内存
引言：嵌入式AI的革新力量在物联网与人工智能深度融合的今天，树莓派这一信用卡大小的计算机正在成为边缘计算的核心载体。本文将手把手教你打造一款基于TensorFlow Lite的低功耗智能监控设备，通过MobileNetV2模型实现实时物体检测，结合运动检测算法构建双保险监控体系。我们将深入探索模型轻量化部署、硬件加速优化和功耗管理策略，为嵌入式AI开发提供完整技术路线图。一、智能监控系统的技术架构
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领
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2024-05-27 15:08:22
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文章目录数据增强数据增强 TensorFlow 1.x 实现数据增强部分函数解析导入必要模块图像编码处理图像缩放函数 tensorflow.image.resize_images()图像裁剪函数 tf.image.resize_with_crop_or_pad()随机剪裁函数 tf.image.random_crop()上下翻转与水平翻转改变图像对比度 tf.image.random_contr
参考博客：本文目的主要是想用tf-quantitify和tf-floate对移动端中的图像集的分类结果做测试，评估每个类别的精确度，召回率；从而看看模型量化成浮点型和整型的结果差异性；precision=TP/(TP+FP); Recall=TP/(TP+FN)；主要参考了上述博客中的仓库文件；https://github.com/GeekLee95/TFlite_android_test/
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2024-08-04 15:37:48
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原作者:AmitShekhar链接:https://afteracademy.com/blog/android-tensorflow-lite-machine-learning-example利用TensorFlowLite库进行目标检测TensorFlowLite是TensorFlow针对移动设备的轻量级解决方案。TensorFlowLite优点:TensorFlowLite支持低延迟的设备上机
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2020-04-19 19:46:34
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Tensorflow Lite模型部署实战教程--深度学习开发环境搭建
原创
2021-12-28 15:23:02
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