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 Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。 按照官方的说法，TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。 所以在设计之初，Tensorflow Lite没有打算在Windows端进行部署的，但是最近它提供了CMakeLists.txt编译脚本，因而可以将其编译为动态库以在Window
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2024-04-23 10:03:50
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Tensorflowlite 部署到 arm开发板一 先在本机上操作1 下载TensorFlow下载依赖2 准备ARM的交叉编译环境2.1 下载安装包2.2 解压安装包2.3 配置环境变量2.4 查看编译器版本3 交叉编译生成静态库4 官方Demo ：label_image的编译4.1 整理头文件4.2 cmake ,make 进行编译二 在开发板上操作 一 先在本机上操作本机：Ubuntu18
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2023-12-20 09:59:02
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最近一个项目需要使用Tensorflow lite, 官网上的解释又特别简单，主要给了一个例子，但是这个例子和官网的解释又不一样。。。。这里简单记录下操作方法。添加依赖某些加载的方法，依赖并不支持。在自己的build.grandle的依赖中添加：implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.15.0'
implementation 'or
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2024-01-02 12:26:13
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前言： （2）本文章后续将在 B站 出门吃三碗饭 账号下更新讲解视频，可以同时观看食用Abstract：本文将通过介绍使用TensorflowLite框架，利用AndroidStudio工具来实现识别模型的移动端部署1.Introduction:因为最近有粉丝有反应的一个需求，训练好了一个模型如何迁移到移动端使用，于是我忙活了三四天，有了此文~2.RelatedWorks:TensorflowLi
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2024-05-13 13:16:35
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sp_set_para_value(2,'DW_PORT' , 33141 ); sp_set_para_value(2,'DW_ERROR_TIME' , 60 ); sp_set_para_value(2,'ALTER_MODE_STATUS' , 0 ); sp_set_para_value(2,'ENABLE_OFFLINE_TS' , 2); sp_set_para_val
使用tensorflow lite部署模型1.转换成tflite文件2.跑通官方demo3.连接手机调试4.更换自己的模型 这里放一个小伙伴的共识：tensorflow的版本兼容就是个大坑，不要靠近，会变得不幸。本来我不信邪，现在我只想说，不要用奇奇怪怪的tf模型转tflite,非要转就用常见的吧，呜呜呜。 这是一篇未成功的tensorflow lite踩坑记录，我打算转战onnx
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2024-04-29 18:44:05
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TensorFlow的安装之路0 安装前须知1 安装Anaconda1.1 什么是虚拟环境？1.2 安装Anaconda具体步骤1.3 添加环境变量（系统变量）1.4 修改Conda库和pip库的安装源2 创建虚拟环境3 安装CUDA3.1 查看显卡驱动信息3.2 CUDA版本对显卡驱动的要求3.3 安装CUDA具体步骤3.4 CUDA环境变量的添加3.5 查看CUDA的版本4 安装cuDNN4
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2024-10-29 10:33:29
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实现一个最简单的嵌入式操作系统(一) 实现一个什么都不能做的嵌入式操作系统1.首先确定CPU，在这里为了简单，就选用嵌入式的CPU，比如ARM系列，之所以用RISC（简单指令集）类型的CPU，其方便之处是没有实模式与保护模式之分，采用线性的统一寻址，也就是不需要进行段页式内存管理，还有就是芯片内部集成了一些常用外设控制器，比如以太网卡，串口等等，不需要像在PC机的主板上那么多外设芯片
TensorFlow Lite（移动端部署模型）
原创
2021-08-02 16:05:08
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本文主要针对pb文件，用Android TensorFlow API实现目标检测和识别，不需要NDK和CMake混合编程 编译c/c++文件只需要在Android项目模块的Module的build.gradle输入// Tensorflow
compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.13.1'由于很多处都可以查阅源代码，便不附加项目工程，只是
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2024-07-09 22:16:40
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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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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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安装anacondawindows下直接安装，最好勾上python加入系统路径。查看及安装tensorflow依赖查看cuda版本（机器支持gpu的不考虑） cat /usr/local/cuda/version.txtcuda版本及其对应tf版本：[经过测试的构建配置]查看python版本python -V安装python环境anaconda参考[python虚拟环境安装和配置]安装对应的tf版
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2024-09-14 09:23:54
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一·GPU版本前言，2.10和2.11都缺少很多DLL文件，而且找不全，2.12解压就会出现问题，2.8是我目前发现的能用的版本了，全部一模一样复刻。今天是7月26号，GPU只有2.10版本之前的，2.11和2.12只有CPU版本，我居然才知道，痛苦面具。结论tensorflow2.8.0 配合 cuda 11.8 +cudnn8.9 可行！1.1. GPU三个要求第一 cuda to
Inception-v3模型结构：Inception-v3简介：
1.基于大滤波器尺寸分解卷积
在视觉网络中，预期相近激活的输出是高度相关的。因此，我们可以预期，它们的激活可以在聚合之前被减少，并且这应该会导致类似的富有表现力的局部表示。
全卷积网络 减少计算可以提高效率
2.分解到更小的卷积
5×5换2个3×3
TensorFlow数据读取方式：Dataset APIDatasets：一种为TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。把数组、元组、张量等转换成DatasetV1Adapter格式Dataset api有方法加载和操作数据，并将其输入到您的模型中。Dataset api与Estimators api很匹配。下图是tensorflow API的完整架构图：Datasets API是由以下图
tensorflow 代码 介绍：(Introduction:)Learning to develop Deep Learning models is not an easy task to accomplish — especially for those who may not have serious experience in the field. When beginning to l
一、利用tensorflow输出hello worldimport tensorflow as tf
def main():
opertion_me = tf.constant("Hello world")
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(opertion_me).decode())
if __name__=="_
文章目录TensorFlow Lite 做了什么？将一个模型用 TensorFlow Lite 转换训练一个简易模型保存模型转换模型加载 TFLite 模型并分配张量进行预测将在猫狗大战数据集上进行迁移学习的 MobileNetV2 转换到 TensorFlow Lite将模型转换到 TensorFlow Lite优化模型References TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断
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2024-04-11 14:21:35
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